吴恩达机器学习笔记8——正则化Regularization

第8章 正则化Regularization 1，过拟合（the problem of overfitting） 欠拟合，过拟合 过多的特征变量，很少的训练样本，会引起正则化。 有两种方法处理过拟合的问题，一个是减少特征的数量，人为选择去除部分特征或者模型选择算法，用算法来选择特征； 另一个是正则化，保留所有的特征，但是可以减小某个特征的幅度或者值。 2，代价函数 加入惩罚项，从1到100，一般不用

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