正則化(線性迴歸)

正則化 這部分是結合統計機器學習的（李航）和吳恩達的機器學習視頻寫的，有什麼不對的地方歡迎指出啊！web 當數據量少，特徵也少的時候，咱們訓練的模型是欠擬合，這時候咱們會經過交叉驗證來彌補。 當數據量少，特徵很是多的時候，容易出現過擬合，這時要經過正則化調整。算法 1. 過擬合 仍是來看預測房價的這個例子，咱們先對該數據作線性迴歸，也就是左邊第一張圖。機器學習 若是這麼作，咱們能夠得到擬合數據的這

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