Regularization
モデルのパラメータを小さく抑えることで、過学習を防ぐテクニック。バイアスを少し増やしてバリアンスを大きく減らす。
「縮小推定法」
「正則化の一般的な枠組み：損失関数と罰則関数のバランス」
「λ = 1/Cで正則化の強さを制御するパスアルゴリズム」
「RBF最適化の非凸性は正則化でも解決しない」
「正則化とバイアス・バリアンス」
「正則化を使ったモデルのパラメータ数の曖昧さ」