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机器学习中对于正则化的理解?

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自由自在像小鸟
    4
    新手上路，请多包涵
    初学机器学习，对于正则化的概念一直很模糊，现在主要对自己最近看的文章进行总结
    1. 正则化是用来防止模型过拟合而采取的手段
    2. 他保留所有的特征，但减少梯度(magnitude)或模型参数θ j的大小
    3. 对于一个回归方程
      image.png

    参考链接

    机器学习人工智能
    阅读 921
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