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46、机器学习中什么时候需要正则化?

每当模型开始过拟合/欠拟合时,正则化都是必要的。它是使用目标函数引入更多特征的成本项。因此,它试图将许多变量的系数推到零并减少成本项。它有助于降低模型复杂度,使模型能够更好地预测(泛化)。