正则化(线性回归)

正则化 这部分是结合统计机器学习的（李航）和吴恩达的机器学习视频写的，有什么不对的地方欢迎指出啊！web 当数据量少，特征也少的时候，咱们训练的模型是欠拟合，这时候咱们会经过交叉验证来弥补。 当数据量少，特征很是多的时候，容易出现过拟合，这时要经过正则化调整。算法 1. 过拟合 仍是来看预测房价的这个例子，咱们先对该数据作线性回归，也就是左边第一张图。机器学习 若是这么作，咱们能够得到拟合数据的这

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