吳恩達《機器學習》課程總結（7）正則化
7.1過擬合的問題
訓練集表現良好，測試集表現差。魯棒性差。以下是兩個例子（一個是回歸問題，一個是分類問題）
解決辦法：
（1）丟棄一些不能幫助我們正確預測的特征。可以使用工選擇保留哪些特征，或者使用一些模型選擇的算法來幫忙（PCA）；
（2）正則化。保留素有的特征，但是減少參數的大小。
7.2代價函數
其中λ稱為正則化參數。
經過正則化處理的模型和原模型的可能對比如如下：
不對θ0正則化。
7.3正則化線性回歸
對於j=1,2,3……有：
可以看出，正則化線性回歸的梯度下降法的變化在於，每次都會在原有算法的更新規則的基礎上令θ值減少了一個額外的值。
7.4正則化的邏輯回歸模型
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