吳恩達機器學習學習筆記第八章：正則化

1.過擬合問題   如圖所示是線性迴歸的三種情況： 圖一是欠擬合 數據點沒有全部被（另一種說法這個算法有高偏差） 圖二的二次函數來擬合效果很不錯 圖三用了4次多項式有5個參數 但是曲線歪歪扭扭的 顯得非常的奇葩 我們稱爲過度擬合 以前學術的說法叫這個算法具有高方差     我們擬合這樣一個高階的假設函數 他幾乎能擬合訓練集中所有數據 但是變量太多 我們沒有足夠的數據去約束它來獲得一個好的假設函數

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