機器學習--正則化與過擬合

給出過擬合的原因以及解決措施，從貝葉斯以及代數角度來解釋正則化能夠降低過擬合 1.過擬合產生的原因： 在訓練過程中，由於樣本數量有限，模型學習能力過強，導致模型泛化性能不高。 第一種方式利用一次函數來模擬，則該函數沒有很好的擬合所有點，出現高方差的現象，稱爲欠擬合 第三種方式，增加函數的次數，該函數擬合了所有點，但是函數泛化能力不強，出現高偏差，即過擬合。 過擬合出現的原因： 1.訓練數據過少，數

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