【机器学习课程-华盛顿大学】：2 回归 2.4 岭回归Ridge Regression
低复杂度模型有：高偏差，低方差；高复杂度模型有：低偏差，高方差。为了在偏差和方差之间取得平衡，我们来看一种解决方法：岭回归Ridge Regression岭回归：一种当使用多特征时的控制过拟合的方法 一、引入Ridge Regression的背景1、多项式回归的过拟合：高阶多项式：过拟合的一个典型症状：w参数值很大 2、线性回归模型的过拟合更常见：（1）...
