machine learning個人筆記系列（四）
正則化(Regularization) 問題 解決方式 舉例 向Andrew Ng的機器學習課程致敬 正則化(Regularization) 問題 如上面兩圖右側所示，當模型特徵比較多的時候，模型容易過擬合，這會導致模型在訓練集上表現很好，但是在測試集上就表現很差。 解決方式 減少特徵量的兩種方式 人工篩選特徵 使用特徵選擇算法來篩選 正則化 保留所有的特徵，但是減小參數的值 適用於某種有很多特徵
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