Machine Learning第五记——HW3、HW4
HW3——Regularization 对于正则化的使用即是为了缓解训练过程中出现的过拟合现象。本实验即为验证正则化在训练过程中的实际效果。 下面分别为无正则项的loss计算公式和有正则项的loss计算公式： 后面带λ的项即为正则化项。这里计算时有一点需要注意，即正则项计算时不计算权重集θ的第一个权重。我理解的原因是：使用正则化来避免过拟合是为了使训练得到的模型不对训练集中
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