机器学习(三)线性回归(Ridge,Lasso)的正则化

线性回归存在一个很重要的问题就是过拟合(overfitting)问题，所谓过拟合简单直白的说就是模型的训练误差极小，而检验误差很大。一个好的学习器不仅能够很好的拟合训练数据，而且能够对未知样本有很强的泛化能力，即低泛化误差。先来看看线性回归中的过拟合现象 图中左边的图表示的线性回归模型存在欠拟合现象(underfitting)，欠拟合顾名思义就是对训练数据的拟合程度不够好，训练误差大。中间的线性回

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