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正则化：深入研究理论，实施和实践见解
详细的指南控制了过度拟合并提高模型的稳定性。邮政正则化：深入研究理论，实施和实践见解的深入研究首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学此博客深入研究正规化技术，旨在为您提供简单的直觉，数学基础和实现细节。
目标是为早期的研究人员和从业者弥合理论和代码之间的概念差距。我花了一个月的时间来研究和撰写此博客，我希望它能帮助其他人经历相同的学习旅程。
博客假设您熟悉以下先决条件：
- Python和相关的ML库Introductory Machine LearningDerivatives and梯度暴露于优化
此博客涵盖了正规化主题的基本实现。
要在阅读时跟随并尝试代码，您可以在此GitHub存储库中找到完整的实现。
github存储库除非明确归功于另有说明，否则所有代码，图和插图都是由作者创建的。例如，[3]引用了参考部分中的第三个引用。
除非明确表示另有说明，否则所有代码，图和插图都是由作者创建的。
例如，[3]引用了参考部分中的第三个引用。
目录
- 偏见变化权衡如何过度拟合？修复（正则化）基于罚款的正则化技术基于过程的正则化技术基于基于过程DATA的正则化技术快速注明fortingConclusion conclusion conclusionReferencesAckNowledements
在进入权衡之前，让我们了解到底是什么偏见和差异。
那么，这与具有偏差或差异的模型有何关系？
这样想：
这给了我们：
λ