吴恩达 机器学习 正则化 学习笔记

正则化解决/缓解 过拟合 问题 首先，介绍几个概念 “欠拟合”与“刚刚好”与“过拟合” “欠拟合”其实相对容易解决，通过不断地调参，总可以使拟合度逐渐提高 而“过拟合”的问题则相对麻烦一些 Q:什么情况会出现过拟合? A:当特征数过多时，方程阶数可能很高，导致曲线可能去尽力拟合每一个数据，导致曲线极度扭曲。可以说是“特化”过于严重。而我们机器学习是希望通过一些特化的训练集得到一个相对泛化的结果，能

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