機械学習で「分からん！」となりがちな正則化の図を分かりやすく解説 - Qiita正則化、ムズいよ‥ 機械学習で過学習防止に使われる正則化 その例として、よく以下のような図が挙げられているかと思います この図を初めて見た時、少し考えて導き出した結論が以下です 「う～ん‥わからん！」 この図、解説が不十分なことも多く、初見で理解できた人って結構少ないのではないでしょうか‥ 図が理解できない事で正則化やリッジ回帰に苦手意識を持った方も多いかと思います（私もそうでした‥） この現状を打破すべく、図の解釈を自分なりに整理したので、分かりやすさ最優先で解説したいと思います。 正則化は機械学習では避けて通れないテクニックなので、皆さまの理解に少しでも貢献できれば幸いです。 ※注意 本記事は私の独自解釈が多く含まれています。 正確な記事を目指すためにも、「ここが間違っている！」という指摘は気軽に頂ければと思います 正則化とは？ 前提知識として、過学習と正則化について解説します 過学習
