林轩田之机器学习课程笔记（ how can machines learn better之regularization）（32之14）
概要 正则化假设空间 权重递减正则化 正则化和VC理论 一般的正则化 欢迎转载，可以关注博客：http://blog.csdn.net/cqy_chen 概要 上节课讲到了机器学习中发生了过拟合现象，当资料量不多和模型过于复杂，有噪音就容易发生过拟合，本节主要讲解如何应对过拟合现象。 正则化假设空间 首先看过拟合现象： 能不能从高次的多项式退回到低次的多项式呢？ 假设空间从高次回到低次，那么假设空
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