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5.1 正则化方法 第五章：泛化能力提升技术 5.1 正则化方法 在机器学习模型的训练过程中，我们常常会遇到过拟合（Overfitting）的问题。过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在未见过的新数据（测试数据）上表现较差的现象。这通常意味着模型学习到了训练数据中的噪声和特有模式，而不是数据中普遍存在的规律。为了解决过拟合问题，提高模型的泛化能力，正则化（Regularization）方法应运而生。 会员。《5.1 正则化方法》收录于灏天文库文集《模型训练与调参指南：提高模型性能的秘诀》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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