"工程数据分析方法16-regularization"
本节课我们将学习工程数据分析方法中的正则化技术，以避免过拟合现象的发生。正则化是一种常用的机器学习技术，通过引入 penalty term 来限制模型的复杂度，从而防止模型过拟合。
Regularized Hypothesis Set
在机器学习中，我们通常需要从假设集合（Hypothesis Set）中选择一个合适的模型。然而，在实际应用中，我们可能面临着过拟合的问题，即模型拟合的太好，导致泛化能力下降。为了解决这个问题，我们可以使用正则化技术，通过引入 penalty term 来限制模型的复杂度。
Weight Decay Regularization
权重衰减正则化（Weight Decay Regularization）是一种常用的正则化技术。它通过在 loss function 中添加一个 penalty term 来限制模型的权重大小。这种方法可以防止模型的权重变得太大，从而避免过拟合现象的发生。
Regularization and VC Theory
VC 理论（Vapnik-Chervonenkis Theory）是一种常用的机器学习理论，它描述了模型的泛化能力。VC 理论认为，模型的泛化能力取决于模型的复杂度和训练数据的大小。正则化技术可以通过限制模型的复杂度来提高模型的泛化能力。
General Regularizers
正则化技术可以分为两类，一类是 L1 正则化，另一类是 L2 正则化。L1 正则化可以产生稀疏模型，即模型的权重中有一些为零。L2 正则化可以防止模型的权重变得太大。
使用 scikit-learn 实现正则化
scikit-learn 是一个常用的机器学习库，它提供了多种正则化技术的实现。我们可以使用 scikit-learn 的 LinearRegression 模块来实现 L2 正则化。
机器学习 vs 自动驾驶
机器学习和自动驾驶都是当前热门的技术领域。机器学习可以用于自动驾驶中的许多应用，如图像识别、对象检测等。然而，在自动驾驶中，我们面临着许多挑战，如数据不足、噪声干扰等。正则化技术可以用于解决这些挑战。
Regularization: The Magic
正则化是一种强大的技术，它可以用于解决许多机器学习问题。通过引入 penalty term，正则化可以限制模型的复杂度，防止过拟合现象的发生。我们可以使用不同的正则化方法来解决不同的问题，如 L1 正则化、L2 正则化等。
Stepping Back as Constraint
回溯（Stepping Back）是一种常用的正则化方法。通过引入约束条件，我们可以限制模型的复杂度，防止过拟合现象的发生。这种方法可以用于解决许多机器学习问题。
Regression with Constraint
回归分析是一种常用的机器学习算法。通过引入约束条件，我们可以限制模型的复杂度，防止过拟合现象的发生。这种方法可以用于解决许多回归分析问题。
Regression with Looser Constraint
松散约束（Looser Constraint）是一种常用的正则化方法。通过减少约束条件，我们可以增加模型的灵活性，提高模型的泛化能力。这种方法可以用于解决许多回归分析问题。
Regression with Softer Constraint
柔和约束（Softer Constraint）是一种常用的正则化方法。通过减少约束条件，我们可以增加模型的灵活性，提高模型的泛化能力。这种方法可以用于解决许多回归分析问题。
Matrix Form of Regularized Regression Problem
矩阵形式的正则化回归问题是一个常用的机器学习问题。通过使用矩阵形式，我们可以简洁地表达正则化回归问题，提高模型的计算效率。
