過度擬合，因為有太多的特徵+過少的訓練資料，學習到的假設可能很適應訓練集，但是不能泛化到新的樣例。即泛化generalize能力差。
解決辦法：
1.手動/使用選擇演算法來確定保留的特徵。
2.當所有的特徵都對結果有一定貢獻時，需要正則化，保留所有特徵，但是降低θ的量級或者值。
在代價函式中加入懲罰項（正則化項），即對所有係數平方求和，乘上懲罰係數，這樣就會降低各係數的量級，從而使分類模型形式更加簡單，更簡單的意思在這裡可以理解為，像是**房價的，如果多了三次項和四次項，但是通過加上懲罰項之後求出來的θ3和θ4就會很小，從而使曲線光滑趨近於二次曲線。
但是如果設定懲罰係數lamda過大的話，會出現所有的theta1,theta2......theta100,都會被小到忽略。
在代價函式裡加上了正則項，從而在遞迴下降求解時的公式也發生了改變，如下:
i表示第幾個樣本，j表示乙個樣本內的指標序號。
邏輯回歸梯度下降迭代時，即如圖。
邏輯回歸代價函式加上的懲罰項是lamda/2*m(σtheta j ^2)。
第八章 指標 第八章 指標
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