过拟合与正则化

过拟合与欠拟合 机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上表现良好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化。 通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以使用某个训练集，在训练集上计算一些被称为训练误差（training error）的度量误差，目标是降低训练误差。目前为止，我们讨论的是一个简单的优化问题。机器学习和优化不同的地方在于，我们也

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