转自:
https://blog.csdn.net/yuweiming70/article/details/81513742
正则化是用来减小训练集的过拟合,解决过拟合的方法如下图所示:
1、减小特征量的个数,会丢失相关的特征信息
2、选择合适的算法模型
3、正则化:保持特征量的个数不变,减少参数的个数,当有很多特征量时,每一个特征的都会对预测结果产生影响
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