正則化的方法是什么？定義：正則化是指在線性代數(shù)理論中，不適定問題通常由一組線性代數(shù)方程組來定義，這些方程組通常來源于具有大量條件的不適定反問題。條件數(shù)過大意味著舍入誤差或其他誤差會嚴(yán)重影響問題的結(jié)果。

正則化的方法是什么？

定義：正則化是指在線性代數(shù)理論中，不適定問題通常由一組線性代數(shù)方程組來定義，這些方程組通常來源于具有大量條件的不適定反問題。條件數(shù)過大意味著舍入誤差或其他誤差會嚴(yán)重影響問題的結(jié)果。另外，我們給出了一個解釋性的定義：對于線性方程AX=B，當(dāng)解X不存在或不唯一時，就是所謂的不適定問題。但是在很多情況下，我們需要解決不適定問題，那么怎么辦呢？對于解不存在的情況，通過增加一些條件來尋找近似解；對于解不唯一的情況，通過增加一些限制來縮小解的范圍。這種通過增加條件或限制來解決病態(tài)問題的方法稱為正則化方法。正則化就是正則化，就是正則化和調(diào)整。通過一些調(diào)整或其他方法，病態(tài)問題也可以得到唯一的解決方案。在這個平差過程中，采用的技術(shù)是正則化技術(shù)，采用的方法是正則化方法。求解線性方程組的標(biāo)準(zhǔn)方法是最小二乘法，即求解最小值，對于病態(tài)的線性方程組，Tikhonov提出的方法稱為Tikhonov矩陣

簡而言之，機(jī)器學(xué)習(xí)就是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，然后用這個模型計算出測試數(shù)據(jù)的輸出值。由于樣本數(shù)據(jù)存在一定的誤差，訓(xùn)練后的模型容易出現(xiàn)“過擬合”（即模型與樣本數(shù)據(jù)幾乎匹配，但不是實際模型）。正則化是為了解決“過擬合”問題，使模型更接近實際情況，防止被錯誤的樣本數(shù)據(jù)“偏誤”。

在上圖中，圖1擬合不足（通常是因為樣本數(shù)據(jù)太少），圖2擬合過度。該模型雖然與樣本數(shù)據(jù)完全吻合，但過于復(fù)雜和陌生，明顯脫離實際。圖3是添加正則化后接近真實模型的結(jié)果。

機(jī)器學(xué)習(xí)中常常提到的正則化到底是什么意思？

[AI瘋狂高級正則化-今日頭條]https://m.toutiaocdn.com/item/6771036466026906123/？app=newsuArticle&timestamp=157662997&reqid=201912180846060100140470162DE60E99&groupid=6771036466026906123&ttfrom=copylink&utmuSource=copylink&utmuMedium=toutiaoios&utmuCampaign=client神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化技術(shù)包括數(shù)據(jù)增強(qiáng)、L1、L2、batchnorm、dropout等技術(shù)。本文對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化技術(shù)及相關(guān)問題進(jìn)行了詳細(xì)的綜述。如果你有興趣，可以關(guān)注我，繼續(xù)把人工智能相關(guān)理論帶到實際應(yīng)用中去。