想远离欠拟合OR过拟合？正则化最有效！( 三 )
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本文将介绍如何为机器学习算法增加正则化来提高算法的准确性 。 我们会梳理线性回归中的正则化案例进行讨论 ， 来看看不同数量的正则化是如何影响准确性的 。
欠拟合和过拟合
当涉及机器学习算法时 ， 往往会面临过拟合和欠拟合的问题 。 欠拟合算法意味着对算法简化过多 ， 以至于很难映射到数据上；过拟合则意味着算法过于复杂 ， 它完美地适应了训练数据 ， 但是很难普及 。
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