机器学习-正则化

 目前为止我们已经学习了两种机器学习的方法了。如果你去实践，会发现很多问题，其中一项很可能就是过拟合（overfit）的问题。 什么是过拟合呢？ 过拟合就是我们在学习中，对样本的拟合非常好，但是一旦对新的样本就完全失效。 这类问题以后还会有分析，究其原因，我们使用模型中某些特征的影响被放大了（多项式高指数），这是我们需要“惩罚”这些特征，是的参数减少。来看下面的例子：  Andrew老师还是用房价

>>阅读原文<<