數據正則化總結

       涉及機器學習或者深度學習的問題的時候總能聽到有人提起「正則化」，可能都會模糊的知道，正則化是一種 有效的防止過擬合，提高模型泛化能力的有效手段。而過擬合可以理解是模型太過複雜，過分的考慮當前數據的分佈結構，過分的擬合當前的數據。在早期的機器學習領域一般只是將範數懲罰叫做正則 化技術,而在深度學習領域認爲：能夠顯著減少方差,而不過度增加偏差的策略都可以認爲 是正則化技術,故推廣的正則化

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