Machine Learning Experiment5 Regularization（正则化） 详解+代码实现

为何要引入正则化？ 在作线性回归或者逻辑回归的时候，会遇到过拟合问题，即，在训练集上的error很小，可是在测试集上的误差却很大。所以，引入正则化项，防止过拟合。保证在测试集上得到和在训练集上相同的效果。html 例如：对于线性回归，不一样幂次的方程以下编程 经过训练获得的结果以下：函数 明显，对于低次方程，容易产生欠拟合，而对于高次方程，容易产生过拟合现象。测试 所以，咱们引入正则化项：lua

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