正则化(线性回归)

正则化 这部分是结合统计机器学习的（李航）和吴恩达的机器学习视频写的，有什么不对的地方欢迎指出啊！ 当数据量少，特征也少的时候，我们训练的模型是欠拟合，这时候我们会通过交叉验证来弥补。 当数据量少，特征非常多的时候，容易出现过拟合，这时要通过正则化调整。 1. 过拟合 还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。 如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但是，

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