[机器学习笔记]Note5--归一化

继续是机器学习课程的笔记，这节课会介绍归一化的内容。web 过拟合问题 这节课会介绍一个在机器学习过程当中常常会遇到的问题–过拟合。一般，当咱们有很是多的特征，咱们能够学习获得的假设可能很是好地适应训练集，即代价函数可能几乎是0，可是可能会不能推广到新的数据，即泛化能力差，对于新的数据预测结果不理想。这就是过拟合问题。而特征很是多也是发生过拟合问题的一个缘由之一。算法 下面是一个回归问题，分别有3

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