导入
正则化简介
理解欠拟合与过拟合之间的区别，以及正则化的必要性与使用方法。
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欠拟合与过拟合
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典型的损失函数
\text{Minimize:}; RSS = \sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}i)^2 = \sum{i=1}^n \left(y_i - \left(\beta_0 + \sum_{j=1}^p x_{ij}\beta_j\right)\right)^2
\text{Minimize:}; RSS = \epsilon' \epsilon = (y - X\beta)' (y - X\beta )
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Lasso、Ridge 和弹性网络的可视化表示
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正则化前后的对比