[知乎]机器学习中使用正则化来防止过拟合是什么原理？

Alan Huang 我们相当于是给模型参数w 添加了一个协方差为1/alpha 的零均值高斯分布先验。 对于alpha =0，也就是不添加正则化约束，则相当于参数的高斯先验分布有着无穷大的协方差，那么这个先验约束则会非常弱，模型为了拟合所有的训练数据，w可以变得任意大不稳定。alpha越大，表明先验的高斯协方差越小，模型约稳定， 相对的variance也越小。 作者：Alan Huang 链接：

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