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其中λ> 0和r：r d→r是用于在解决方案上强制特定属性的正则化项。问题（1）具有多个解决方案时，这特别有用，但是正则化也有助于以较少直接的方式，例如通过改善与（1）在看不见数据的解决方案相对应的模型的性能。在这个项目中，我们考虑ℓ2正规化，可以说是文献中最古典的正则化选择。我们的最终目标是评估ℓ2正规化的兴趣，以改善概括。
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