机器学习week3课后作业
这道题选择错误
解析
第一项:错误。原因是添加新的特征是更容易过度拟合。
第二项：错误。引入正则化如果很大，这样容易欠拟合，对不在训练集的样本不好。
第三项：正确。模型增加特征总是对训练集起到一样或者更好的性能。
第四项：错误。如果引入正则化参数很大，这样容易欠拟合，对训练集的样本不好。分析
第二个正确。
正则化参数越大，越小
分析
只有第二个正确。
第一项：错误。容易欠拟合
第二项：正确。原因同第一项。
第三项：错误。原因不知道，希望各位读者留言。
第四项:错误。虽然假设函数的值位于0,1之间，但是正则化参数可以降低某些参数的权重，仍然对过拟合有帮助。