吴恩达机器学习笔记四_正则化

正则化 为什么要正则化 观察上图三个拟合曲线，我们可以得知：曲线一没有很好地分类；曲线三分类过于严格，以至于曲线过于复杂；曲线二是比较合适的分类曲线。 对两种特殊情况定义：图一是“欠拟合”(underfit)，图三是“过拟合”(overfit)。一般来说，我们加大特征向量\(\theta\)的维度，可以避免欠拟合的情况。但\(\theta\)的维度多少才合适是一个问题？如果维度过高，就会造成图三的

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