谷歌机器学习速成课程笔记 10（Regularization for Simplicity-简化正则化）
之前已经讨论了如何让训练损失降到最低（也就是获取正确的样本），今天，我们来讨论且薄优质机器学习效果的第二个关键因素——正则化（概括而言，就是不要过于依赖样本）。 从以下拟合曲线我们可以看出：随着迭代次数越来越多，训练损失会越来越少，不出所料，蓝色曲线会不断下降，最终会在某种程度上收敛于底端，但另一方面，红线却在上升，而红线正是我们要关注的（因为是通过测试集出来的结果嘛）。 我们在训练集方面做的很好
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