机器学习的正则化是什么意思？

以线性回归中的梯度下降法为例。假设要求的参数为θ，hθ(x)是我们的假设函数，那么线性回归的代价函数如下：

那么在梯度下降法中，最终用于迭代计算参数θ的迭代式为：

其中α是learning rate. 上式是没有添加L2正则化项的迭代公式，如果在原始代价函数之后添加L2正则化，则迭代公式会变成下面的样子：

其中λ就是正则化参数。从上式可以看到，与未添加L2正则化的迭代公式相比，每一次迭代，θj都要先乘以一个小于1的因子，从而使得θj不断减小，因此总得来看，θ是不断减小的。

最开始也提到L1正则化一定程度上也可以防止过拟合。之前做了解释，当L1的正则化系数很小时，得到的最优解会很小，可以达到和L2正则化类似的效果。

最后再补充一个角度：正则化其实就是对模型的参数设定一个先验，这是贝叶斯学派的观点。L1正则是laplace先验，l2是高斯先验，分别由参数sigma确定。在数据少的时候，先验知识可以防止过拟合。

举两个最简单的例子。

（编辑：衡阳站长网）

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