google機器學習筆記（二）
簡化正則化 Regularization for Simplicity 爲了簡化而進行的正則化。 正則化：降低模型的複雜度以減少過擬合的方法。 先理解正則化的意義：依據不要過於信賴樣本的原則。 訓練集具有獨特擾動和特殊性。（類比學習語言的時候如果完全學習一個人的說話方式，則會不經意學到很多口癖） 正則化的方法有： 1、及時停止（難度較大，不易把握） 2、對模型複雜度進行懲罰（使模型不會無限制複雜化
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