正则化
overfitting
解决过拟合的方法：第一种是人为的手动删减特征，或者使用算法模型直接挑选特征。但是由于有些特征信息或多或少都是有些作用的，所以就产生了第二种方法，正则化思想，保留特征，但是降低这些特征的参数值，相当于给他们加上一个惩罚项，从而实现简化模型的作用。
线性回归的正则化
（1） 针对梯度下降法
（2） 针对正规方程法
这时，只要正则参数λ大于0，就不用在考虑，可不可逆的问题了。
逻辑回归的正则化
（1）针对梯度下降方法
（2）其它高级优化方法
略
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