机器学习--正则化与过拟合

给出过拟合的原因以及解决措施，从贝叶斯以及代数角度来解释正则化能够降低过拟合 1.过拟合产生的原因： 在训练过程中，由于样本数量有限，模型学习能力过强，导致模型泛化性能不高。 第一种方式利用一次函数来模拟，则该函数没有很好的拟合所有点，出现高方差的现象，称为欠拟合 第三种方式，增加函数的次数，该函数拟合了所有点，但是函数泛化能力不强，出现高偏差，即过拟合。 过拟合出现的原因： 1.训练数据过少，数

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