机器学习中的正则化技术L0,L1与L2范数

使用机器学习算法过程中，如果太过于追求准确率，就可能会造成过拟合。使用正则化技术可以在一定程度上防止过拟合。首先来回顾一下过拟合的概念。 过拟合简单来说就是对于当前的训练数据拟合程度过高以至于模型失去了泛化能力。下面是一个房屋预测的例子： 左侧的图是欠拟合，即对于当前数据集的拟合程度不够，欠拟合的特征是在训练集和测试集上的准确率都不好。右边的为过拟合状态，过拟合对于当前数据拟合得太好了，以至于模型

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