正则化

简介:

机器学习正则化,转自:
http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html

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机器学习中的正则化(regularization)是一种常用的方法,用于防止模型过拟合(overfitting)。过拟合是指模型在训练集上表现很好,但在测试集或新数据上表现较差的情况。正则化通过在模型的目标函数中加入一个惩罚项(penalty term),来对模型的复杂度进行限制,从而避免模型在训练集上过于拟合。
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