机器学习笔记（七） 正则化

1.过拟合问题    先看一个回归的例子：       第一张图，是一个线性模型，欠拟合（underfit），不能很好的适应训练集；    第二张图，拟合的很合适。    第三张图，四次模型，过度拟合。虽然可以很好的适应训练集，在添加一个新变量后，预测效果可能不太好。    同理，再看一个分类的例子：       和上面的例子相同，第一张图出现欠拟合的问题，第三张图则过度拟合。只有中间的图比较合适

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