在应用线性回归和逻辑回归去解决某些机器学习的实际应用时，它们可能会出现一种叫做“过度拟合”(Overfitting)的问题。这会使得学习的结果很糟糕。
什么是过拟合
用预测房价的线性回归的例子：
线性回归图表
最左边一张图片用一条直线来拟合数据，这种情况下随着x轴的变大，房价增长的幅度一直不变，这样的结果误差很大，这意味这该算法没有很好的拟合训练数据，
这种称之为 “欠拟合”；
中间一张图用的二次曲线来拟合数据，拟合情况良好，稍有偏差；
右边一张图用了四次项，拟合的更好，在图中，它贯穿了所有样本，但是它的曲线很扭曲，这不是一个很好的预测房价的模型，这称之为 “过拟合”；
定义
过拟合： 假如有很多特征值，且学习算法能够很好的拟合训练集，但是在新的样本上却表现的性能很差。
数据拟合有两个极端，当预测函数过于简单或者使用的相关特征值过少，就会出现欠拟合(高偏差high bias)的情况。
另一个极端，当函数过于复杂，使用的非常多的特征值，使得学习算法在训练样本上非常适合，但是不能推广到新的样本集上，这就是过拟合(高方差high variance)
过拟合问题除了出现在线性回归问题上，也会出现在逻辑回归上。
解决办法
减少特征值的数量
可以通过观察手动删掉一些特征值，或者用模型选择算法来达到目的。
正则化
保留所有特征值，但是减少参数
的大小，因为似乎每个特征值都或多或少的在预测函数起了作用。
这两种方法的本质类似，就是弱化不必要的特征值，从而解决过拟合。
代价函数
假设线性回归的预测函数为：
这是一个四次项的公式，通过上面的可以知道这是一个过拟合的预测函数，需要解决过拟合，需要忽略后面的三次和四次项，这要改一下代价函数：
在原油的代价函数上我们添加了
和
这两个，为了使代价函数尽量小，我们就需要让
和
尽量小，接近于零。
这样就给了一个正则化的思路。将关联小的特征值的参数趋向于0，使得预测函数从过拟合的状态修正过来。
正则化后的代价函数为：
其中
为正则化参数，为了平衡代价函数。
需要选择合适的值。
可以看到，在代价函数后面添加了
这一项。注意，这一项中的
是从1到m的，因为
固定为0，不需要修正，所以参数
，不需要添加进来。
线性回归正则化
梯度下降算法：
重复 {
}
同样的
不需要修正
下面的式子可以稍作调整：
可以看出
是在原来梯度下降的基础上又减去了
逻辑回归正则化
代价函数：
同样的
不需要修正
它的梯度下降算法是：
重复 {
}
正规方程(Normal Equation)
在求解线性回归时，除了梯度下降，还有一种正规方程的方式直接求解出
。使用正规方程的也需要正则化。
正规方程的公式为：
需要作出修改：
其中L是一个
的方阵
，L是一个对角线矩阵，对角线第一个元素为0。
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