【机器学习】一文读懂正则化与LASSO回归，Ridge回归

该文已经收录到专题机器学习进阶之路当中，欢迎你们关注。html 1.过拟合 当样本特征不少，样本数相对较少时，模型容易陷入过拟合。为了缓解过拟合问题，有两种方法：app        方法一：减小特征数量（人工选择重要特征来保留，会丢弃部分信息）。机器学习        方法二：正则化（减小特征参数的数量级）。ide 2.正则化（Regularization） 正则化是结构风险（损失函数+正则化项

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