机器学习笔记-Hazard of Overfitting

0 - 写在前面 本系列共四篇，为林轩田机器学习基础篇学习笔记。主要内容可以总结概括为：线性模型通过非线性的变换可以得到非线性的模型，增强了模型对数据的拟合能力，但这样导致了在机器学习领域中一个很常见的问题，过拟合。为了解决这个问题引入了正则化因子(规则化因子)。而为了解决正则化因子的选择，模型的选择以及超参数的选择等问题引入了 validation v a l i d a t i o n 的相关

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