過擬和問題解決方法
過擬合問題往往源自過多的特徵。
解決方法
1）特徵率選，減少特徵數量（減少特徵會失去一些資訊，即使特徵選的很好）
- 可用人工選擇要保留的特徵；
- 模型選擇演算法；
2）正則化（特徵較多時比較有效）--L1範數和L2範數
保留所有特徵，但減少θ的大小
正則化方法
正則化是結構風險最小化策略的實現，是在經驗風險上加一個正則化項或懲罰項。正則化項一般是模型複雜度的單調遞增函式，模型越複雜，正則化項就越大。
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