机器学习正则化

机器学习正则化笔记概要 正则化（regularization）是用于抑制过拟合的方法的统称，它通过动态调整估计参数的取值来降低模型的复杂度，以偏差的增加为代价来换取方差的下降。 在线性回归里，最常见的正则化方式就是在损失函数（loss function）中添加正则化项（regularizer），而添加的正则化项 R(λ) 往往是待估计参数的 p- 范数。将均方误差和参数的范数之和作为一个整体来进行

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