丁同学2023-05-12 17:36:49
丁同学Q9，为什么是slight regularization轻微的正则化？这个模型不是有overfitting吗？为什么叫做slight regularization （感觉big data题目全都是阅读理解，尤其是同一意思的不同说法，不知道怎么解决认知盲区的问题）很多题目的说法在课堂中并没有提及也没学到，但其实本质是理解的，就是选不对
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爱吃草莓的葡萄2023-05-14 18:28:15
爱吃草莓的葡萄同学你好。首先正则化的目的是为了防止过拟合。
文章最后一段说了训练集误差较小，交叉验证集误差较大，说明模型是过拟合的，过拟合是bias error低，variance error高。因此AB说法都是相反的错误的。
C选项是正确的，因为最开始说了是要调整模型，避免出现过拟合问题，但是最终还是出现了过拟合，只能说明轻微的正则化了，并没有达到最终目的防止过拟合。
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