个人机器学习笔记之正则化
吴恩达机器学习笔记（3）——正则化 机器学习个人笔记，学习中水平有限，内容如有缺漏还请多多包涵 本章节笔记对应吴恩达课程的第8章。正则化给予所有参数一个缩小的趋势，防止高次项的参数过高出现过拟合现象。 因为θTX形式的线性模型只能做到欠拟合，这里我们不能使用θTX形来模拟过拟合现象，需要一个带有高次项变量的多项式模型来进行过拟合，但是我目前并没有一个可靠的方案实现逻辑回归的多次项模型，因此只好直接
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