过拟合与正则化详解

微课内容：

机器学习过程中，一个至关重要的问题是过拟合。过拟合决定了模型的泛化能力。本课程首先介绍了过拟合的概念，然后介绍了几种常用的缓解过拟合的策略。将重点讲解如下内容：

过拟合的概念
参数范数正则化
约束正则化
早停策略
bagging策略
dropout策略

微课讲师：

华校专，清华学霸，国防科大计算机专业硕士。毕业后在部队从事专业相关工作，尤其专注算法研究，工作之余仿照C++ STL的风格实现了各种算法（算法导论的C++实现已经放在个人的github上），目前已从部队退役，就职在阿里巴巴，担任算法工程师。《Python大战机器学习》一书作者

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