正則化的簡單理解
正則性（regularity），正則性衡量了函式光滑的程度，正則性越高，函式越光滑。（光滑衡量了函式的可導性，如果一個函式是光滑函式，則該函式無窮可導，即任意n階可導）。
由高等數學知識得知，任何一個函式f(X)都可以通過多項式的模擬得到，即f(X)=θ0+θ1X1+···+θnXn
正則化方法會自動削弱不重要的特徵變數，自動從許多的特徵變數中”提取“重要的特徵變數，減小特徵變數的數量級。
當我們有很多特徵變數時，其中每一個變數都能對預測產生一點影響。正如在房價預測的例子中看到的那樣，我們可以有很多特徵變數，其中每一個變數都是有用的，因此我們不希望把它們刪掉，這就導致了正則化概念的發生
正則化的作用：防止過擬合
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L1正則化與L2正則化的理解
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python正則re------簡單理解
元字元： 1 . 匹配除換行符以外的任意字元 2 ^ 必須從字串的開始匹配 3 $ 必須匹配字串的結尾 4 * （0，+00） 5 + （1，+00） 6 ？ （0，1） 7 {} {0,n} 取0到n次中的任意一個 8 \w
dropout和L1，L2正則化的理解筆記
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正則化的簡單理解
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簡單解釋一下正則化
等高線 稀疏 相交 出現 貝葉斯 最優 他還 lac 分享 解釋之前，先說明這樣做的目的：如果一個模型我們只打算對現有數據用一次就不再用了，那麽正則化沒必要了，因為我們沒打算在將來他還有用，正則化的目的是為了讓模型的生命更長久，把它扔到現實的數據海洋中活得好，活得久。
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