正则化与偏差-方差分解 什么是正则化，听起来很抽象，其实很简单：就是一种减少方差的策略 偏差：学习算法的拟合能力：期望值与真实结果的偏离程度 方差：数据扰动造成的影响：换了一个数据集之后，模型的优劣 噪声： 正则化本质上，通过降低方差，从而缓解过拟合现象 下图就是极其严重的过拟合 L1和L2 相关文章：