吳恩達課程中的正則化

#Regulation (1) 過擬合問題 ⭐️對過擬合的理解: 本質可以理解成數據集噪聲對整個數據擬合時造成的泛化性下降。 \quad 比如讓機器來識別甜甜圈，一開始提供的特徵爲圓的、中間有一個空洞，這時機器就會對甜甜圈進行一個基本的判斷。但是，當又加入特徵，比如帶有黑色的(黑巧克力)之後，機器反而對甜甜圈的識別率下降了，當有一個白巧克力的甜甜圈出現時，機器就會識別不出來，最終導致機器只是完美的

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