（五）用正则化(Regularization)来解决过拟合

1 过拟合 过拟合就是训练模型的过程中，模型过度拟合训练数据，而不能很好的泛化到测试数据集上。出现over-fitting的原因是多方面的： 1） 训练数据过少，数据量与数据噪声是成反比的，少量数据导致噪声很大 2 ）特征数目过多导致模型过于复杂，如下面的图所示： 看上图中的多项式回归（Polynomial regression），左边为模型复杂度很低，右边的模型复杂度就过高，而中间的模型为比较合

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