machine learning学习笔记（三）正则化
为什么要正则化？ 就是为了解决过拟合问题。 为啥过拟合？ 有部分原因就是x1,x2,x3…一大堆特征太多了（一个x代表一个特征） 假设有一个只有两个特征x1,x2的模型算出来的非线性方程是↓ 把模型得到的每个项的参数写成一个矩阵w w0不计入，一个常数，写在外面就行。 没有正则化调整之前的误差方程是: 引入之后： λ≥0是提前选择的控制强度的超参数。 说人话就是，减重。 给谁减重？ 给那些次幂很大
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