林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn better之regularization）（32之14）
概要 正則化假設空間 權重遞減正則化 正則化和VC理論 一般的正則化 歡迎轉載，可以關注博客：http://blog.csdn.net/cqy_chen 概要 上節課講到了機器學習中發生了過擬合現象，當資料量不多和模型過於複雜，有噪音就容易發生過擬合，本節主要講解如何應對過擬合現象。 正則化假設空間 首先看過擬合現象： 能不能從高次的多項式退回到低次的多項式呢？ 假設空間從高次回到低次，那麼假設空
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