吴恩达 机器学习笔记七（lecture 7）（正则化Regularization）

正则化 Regularization 1、过拟合 overfitting eg1:线性回归 图一：欠拟合，高偏差 图三：过拟合，高方差（一般在变量很多的时候发生，这种时候训练出的方程总能很好拟合训练数据，但是对于新的样本数据不能体现出很好的繁华能力） eg2:；逻辑回归 图一：欠拟合，高偏差 图三：过拟合，高方差 如果我们有很多变量的假设模型，但是训练样本很少的时候，就会出现过拟合。 解决： （1

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