Machine Learning——Norm regularization（範數正則化L0、L1、L2）

簡單介紹下監督機器學習的基本內容與形式化目標函數 監督機器學習：在規範化參數的同時最小化誤差。 （1）最小化誤差：訓練模型，使其儘可能擬合訓練數據 （2）規範化參數：防止模型過分擬合訓練數據 ------> 過分擬合：參數太多導致模型的複雜度上升，這時模型隊訓練數據可很好估計，但對於測試數據誤差增大 基於監督的機器學習的模型訓練目標是使用相對簡單的模型對測試誤差最小化，提升模型整體的泛化能力。其中

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