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overfitting(過擬合)
線性回歸中的過擬合
邏輯回歸中的過擬合
Q：如何解決過擬合插佛？
1.減少特征（人工或者用算法）2.正則化（可以保留所有特征）
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正則化
overview:
加入懲罰項（其實就是使某些θ趨于0）解決過擬合問題（使h函數(shù)圖形更加平滑）
Q：實際運用中，不清楚需要對哪些
進(jìn)行正則化旧巾，怎么辦?
對所有θ正則化（除θ_0(Ng說這個是習(xí)慣)）
Ng給出的示例中正則化參數(shù)坏匪，但是
取值
過大會導(dǎo)致欠擬合（偏見性很強(qiáng)）
λ取值過大會導(dǎo)致θ1~θn均趨于0圃验，而使假設(shè)函數(shù)h變成一條直線
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線性回歸的正規(guī)化
P.S.需要對做特殊處理（由于沒有對θ_0做正規(guī)化）
- 正規(guī)方程的正則化
P.S.當(dāng)>0時可以解決
不可逆的問題
