Quay lại bài toán định giá căn hộ ở bài 2.1. Lần này bảng dữ liệu rộng hơn: ngoài diện tích và khoảng cách tới trung tâm còn 30 cột khác, kiểu như số chữ cái trong tên chủ nhà hay ngày trong tuần lúc đăng tin, không cột nào liên quan tới giá. Trong khi đó chỉ có 40 căn để học. Linear regression khớp 40 căn này gần như hoàn hảo, nhưng đoán căn mới thì sai nhiều: nó học thuộc 40 căn chứ không học được cách định giá. Regularization sửa việc này bằng cách phạt trọng số lớn: model vẫn phải khớp dữ liệu, nhưng trọng số càng lớn thì loss càng tăng.
Bài này dành cho tài khoản Pro
Mở khóa bằng tài khoản Pro