machine learning个人笔记系列（四）
正则化(Regularization) 问题 解决方式 举例 向Andrew Ng的机器学习课程致敬 正则化(Regularization) 问题 如上面两图右侧所示，当模型特征比较多的时候，模型容易过拟合，这会导致模型在训练集上表现很好，但是在测试集上就表现很差。 解决方式 减少特征量的两种方式 人工筛选特征 使用特征选择算法来筛选 正则化 保留所有的特征，但是减小参数的值 适用于某种有很多特征
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