如何才能直觀解釋正則化減少過擬合的原理？
以下圖為例。high bias（高偏差）就是欠擬合，high variance（高方差）就是過擬合。
為了將過擬合的模型變為正好（just right），從圖中直觀上來看，只需要減小高次項的權重。
這就是降低過擬合的直觀理解。從數學上，我們用正則化來降低模型的過擬合程度。
簡單來說，所謂正則化，就是在原cost fucntion上新增正則化項（如下圖）。
正則化項能減少模型的非線性程度，從而降低模型的過擬合。從圖中來看，正則化項能將過擬合的模型（藍色）變為just right的模型（粉紅色）。
分情況討論
直觀的理解，如果我們的正則化係數（lambda）無窮大，則權重w就會趨近於0。權重變小，非線性程度自然就降低了。
直觀的理解，如果我們的正則化係數（lambda）無窮大，則權重w就會趨近於0。權重變小，啟用函式輸出z變小。z變小，就到了啟用函式的線性區域，從而降低了模型的非線性化程度。
為什麼正則化可以防止過擬合？
為什麼正則化有利於預防過擬合呢？為什麼它可以減少方差問題？我們通過兩個例子來直觀體會一下。左圖是高偏差，右圖是高方差，中間是just right，這幾張圖我們在前面課程中看到過。直觀上理解就是如果正則化引數設定得足夠大，權重矩陣被設定為接近於0的值，直觀理解就是把多隱藏單元的權重設為0，於是基本上消...
為什麼正則化可以防止過擬合？
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在機器學習模型的訓練過程中，經常會發生過擬合 overfitting 欠擬合 underfitting 的現象。那這二者究竟為何物呢？過擬合，通俗點說，就是我們的模型對資料模擬的太好了，訓練集中的資料幾乎都被完美 有人就說了，我 的完美也有錯嗎？是的，你有錯。因為我們的目標並不是看你訓練集中的資料 ...