吳恩達機器學習筆記--正則化

機器學習：正則化   過擬合問題 擬合問題舉例-線性迴歸之房價問題： 下圖左中右分別是：欠擬合、合適的擬合、過擬合   什麼是過擬合(Overfitting): 如果我們有非常多的特徵，那麼所學的Hypothesis有可能對訓練集擬合的非常好，但是對於新數據預測的很差。 過擬合導致它無法泛化（應用到新樣本的能力）到新的樣本中，無法預測新的樣本   擬合問題舉例-邏輯迴歸： 與上一個例子相似，依次是

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