正則化的最小二乘法

在單元 (unimodal) 目標變量的線性模型中，MLE (Maximum likelihood) 和 Least Squares (最小二乘法) 是常用的兩種估計模型參數向量 W 的解法。他們都有個共同點，求解得到的參數向量 W 能夠保證估計的目標值和觀測得到的目標值之間的誤差最小。但是單純的考慮誤差最小化得到的模型會有過擬合現象，也就是預測效果會很差。爲了解決這個問題，在目標函數中往往都會考

>>阅读原文<<