吴恩达机器学习笔记3——过拟合以及主要解决方法：正则化

（1）过拟合的例子 过拟合: 丧失了泛化能力 泛化能力：一个假设模型应用到新样本的能力 特征过多，训练集数据过少，就容易过拟合。 （2）解决过拟合 方法1 ： 减少特征的数量 模型选择算法可以选取特征，但是这个方法容易损失一些特征带有的信息。 方法2： 正则化 正则化思想：每个变量或多或少都有用，我们希望保留所有的特征变量，但是减少量级或者是θ的大小

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