摘要：
机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如 L1 和 L2 正则化。但是，正则化项是如何得来的？其背后的数学原理是什么？L1 正 阅读全文
摘要：
转：https://zhuanlan.zhihu.com/p/113623623 重点放在前面： N折交叉验证有两个用途：模型评估、模型选择。 N折交叉只是一种划分数据集的策略。想知道它的优势，可以拿它和传统划分数据集的方式进行比较。它可以避免固定划分数据集的局限性、特殊性，这个优势在小规模数据集上 阅读全文