[知乎]機器學習中使用正則化來防止過擬合是什麼原理？
我們相當於是給模型引數w 添加了一個協方差為1/alpha 的零均值高斯分佈先驗。 對於alpha =0，也就是不新增正則化約束，則相當於引數的高斯先驗分佈有著無窮大的協方差，那麼這個先驗約束則會非常弱，模型為了擬合所有的訓練資料，w可以變得任意大不穩定。alpha越大，表明先驗的高斯協方差越小，模型約穩定， 相對的variance也越小。
作者：Alan Huang
連結：https://www.zhihu.com/question/20700829/answer/35306184
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知乎使用者
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經典的是bias-variance decomposition，但個人認為這種解釋更加傾向於直觀理解；
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PAC-learning 泛化界解釋，這種解釋是最透徹，最fundamental的；
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Bayes先驗解釋，這種解釋把正則變成先驗，在我看來等於沒解釋。
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