機器學習中的正則化方法
引數範數懲罰
L1 L2 regularization
正則化一般具有如下形式：（結構風險最小化）
其中，第一項是經驗風險，第二項是正則化項，lambda>=0為調整兩者之間關係的係數。
正則化項可以取不同的形式，如引數向量w的L2範數：
假設以平方差為損失函式，則優化目標為：
正則化項也可以是引數向量w的L1範數：
L1範數和L2範數都有助於降低過擬合風險，但前者還會代來一個額外的好處：它比厚澤更易獲得“稀疏”（sparse）解，即它求得的w會有更少的非零向量。
資料集增強
噪聲魯棒性
Dropout
神經網路
early stopping
提升方法
神經網路
Bagging和其他整合方法
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