每天进步一点点《ML - 正则化代价函数》
本系列Machine Learning 的学习博文很大部分全是受教于 Andrew Ng 的Stanford录制的ML视频，我的男神。 一：欠拟合（Under fitting）与过拟合（Over fitting） 机器学习的目的就是通过一系列已知的的样本数据，训练出某个优化的数学模型，通过这个模型对之后的未知的样本进行预测。训练过程中，对训练样本的计算误差就做经验误差，对测试样本的计算误差叫做泛化
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