L2正則化
#正則化是解決共線性的一個很有用的方法，他可以過濾掉資料中的噪聲，並最終防止過擬合
#正則化就是引入額外的資訊（偏差）對極端權重引數做懲罰。
#特徵縮放（如標準化）很重要的一個原因就是正則化。
#為了使正則化起作用，需要保證所有特徵的衡量標準保持統一。
#使用正則化方法：在代價函式後面加上正則化項
#正則化引數lambda，減小正則化引數的倒數C的值相當於增加正則化的強度
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