线性回归中的过拟合
逻辑回归中的过拟合
1.减少特征（人工或者用算法）2.正则化（可以保留所有特征）
正则化
加入惩罚项（其实就是使某些θ趋于0）解决过拟合问题（使h函数图形更加平滑）
对所有θ正则化（除θ_0(Ng说这个是习惯)）
Ng给出的示例中正则化参数，但是
取值
过大会导致欠拟合（偏见性很强）
λ取值过大会导致θ1~θn均趋于0，而使假设函数h变成一条直线
P.S.需要对做特殊处理（由于没有对θ_0做正规化）
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本文标题：Andrew Ng ML(4)——过拟合&正则化
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