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如上左圖，由於是一次函式，沒有很好的擬合資料；右圖是二次函式，能夠較好地擬合所有資料。究其原因，兩者之間的差別在於有沒有二次項係數，即引數多少的問題。
\[min_ \quad \frac \sum_^ l(y_, f_}) + \lambda j(f)
\]其中第一項是經驗風險，第二項是正則化項，\(\lambda>0\)為調整兩者之間關係的係數。
\[l(\omega) = \frac \sum_^ (f(x_) - y_)^ + \frac ||\omega||^
\]理解l2、l1正則化可參考4
\[l(\omega) = \frac \sum_^ (f(x_) - y_)^ + \frac ||\omega||^
\]李航《統計學習方法》
正則化原理通俗理解：
建議參考：史丹福大學機器學習公開課
欠擬合 過擬合及其解決方法
在我們機器學習或者訓練深度神經網路的時候經常會出現欠擬合和過擬合這兩個問題，但是，一開始我們的模型往往是欠擬合的，也正是因為如此才有了優化的空間，我們需要不斷的調整演算法來使得模型的表達能拿更強。但是優化到了一定程度就需要解決過擬合的問題了，這個問題也在學術界討論的比較多。之前搜了很多有的部落格，講...
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深度學習 過擬合 與 欠擬合，以及解決方法
欠擬合在 訓練集 和 測試集 上的效能都較差 過擬合往往能較好地學習 訓練集資料 的性質，而在 測試集 上的效能較差。在神經網路訓練的過程中，欠擬合主要表現為輸出結果的高偏差，而過擬合主要表現為輸出結果的高方差。欠擬合 常常在模型學習能力較弱，而資料複雜度較高的情況出現，此時模型由於學習能力不足，無...