正則化及機器學習常用術語的解釋
首先來看一下什麼是正則性，正則性其實衡量的是函式的可導程度，正則性越高，函式可導的階數就越大。
然後來看一下為什麼要正則化：正則化主要用於解決過擬合問題，提高模型的泛化能力。
而解決過擬合的常用方法就有減少樣本數量和採取正則化。
那為什麼正則化可以解決過擬合問題呢？因為它會自動削弱不重要的特徵變數，提取重要的特徵，減小數量級。對自變數或特徵的係數引數進行懲罰，令某些特徵或引數（權值係數）接近於零。
魯棒性：抗干擾能力
神經網路的稀疏性解釋：輸出接近於1認為被啟用，接近於0被抑制，使神經元大部分時間被抑制的限制被稱為稀疏性限制。
歸一化的作用：提高收斂速度。
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http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44261657 正則化方法 http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/52710698 啟用函式
[轉] [機器學習] 常用數據標準化（正則化）的方法
機器學習 數據 評價 分享 函數 http mean 常用方法 訓練 數據正則化 目的：為了加快訓練網絡的收斂性，可以不進行歸一化處理 源地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_8808cae20102vg53.html 而在多指標評價體系中，
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