机器学习核心概念与项目实践指南
1. 正则化与欠拟合问题
正则化是机器学习中防止过拟合的重要手段。通过施加正则化约束，模型的斜率会变小。虽然它对训练数据（用圆形表示）的拟合效果可能不如未加正则化的模型，但在处理训练过程中未见过的新数据（用方形表示）时，泛化能力更强。
正则化的程度可以通过超参数来控制。超参数是学习算法的参数，而非模型的参数，在训练开始前就需要设定，并且在训练过程中保持不变。如果将正则化超参数设置为一个非常大的值，模型会变得几乎平坦（斜率接近零），虽然不太可能过拟合训练数据，但也很难找到一个好的解决方案。因此，调整超参数是构建机器学习系统的重要环节。
与过拟合相反，欠拟合是指模型过于简单，无法学习到数据的潜在结构。例如，用线性模型来预测生活满意度就容易出现欠拟合，因为现实情况比模型复杂得多，所以即使在训练数据上，其预测结果也往往不准确。解决欠拟合问题的主要方法有：
- 选择更强大、参数更多的模型。
- 为学习算法提供更好的特征（特征工程）。
- 减少对模型的约束（例如，降低正则化超参数）。
2. 机器学习的整体框架
2.1 机器学习概述
机器学习旨在让机器通过从数据中学习，而不是编写明确的规则，来更好地完成某些任务。机器学习系统有多种类型，包括有监督和无监督、批量学习和在线学习、基于实例和基于模型的学习。
在机器学习项目中，首先要收集数据组成训练集，然后将训练集输入到学习算法中。如果是基于模型的学习算法，它会调整一些参数，使模型拟合训练集（即在训练集上做出良好的预测），并希望在新数据上也能有好的表现。如果是基于实例的学习算法，它会记住训练实例，并通过
