機器學習之——歸一化

之前我們討論了幾個機器學習的模型，線性迴歸模型(Linear Regression)和邏輯迴歸模型(Logistic Regression)，這一次我們討論一下關於模型數據擬合的問題以及歸一化方法(Regularization)。 過擬合問題(The Problem of Overfitting) 如果我們有非常非常多的特徵，我們通過學習得到的假設可能會非常適應訓練集（代價函數的值可能幾乎爲0），

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