最近听吴立德老师的深度学习课程，不断强调可以再Loss函数后面加上正则化项以优化问题最小解，于是查了一些正则化的相关资料，介绍几篇解释的通俗易懂的文章：

（1）正则化、归一化含义解析

（2）Stanford ML - Regularization 正则化

（3）流形正则化学习笔记

（4）正则化最小二乘

（5）线性代数中的正则化(regularization)

（6）正则化的具体理解

（7）机器学习中关于正则化的理解

（8）线性回归和正则化（Regularization）

（9）机器学习练习之正则化

（10）L1和L2正则化

（11）正则化和归一化的浅层理解

（12）

Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第七课“正则化(Regularization)”

（编辑：李大同）

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