正则化效果动画演示
观察 L2 正则化参数如何约束模型权重、抑制过拟合 -- 拖动滑块或点击播放动画
Ridge 回归目标函数: J(w) = MSE(w) + lambda * ||w||^2
观察要点
- lambda = 0: 无正则化，8 阶多项式过拟合，高阶权重值较大
- lambda = 0.1 - 1: 轻度正则化，拟合曲线更平滑，高阶权重被压缩
- lambda = 1 - 5: 中度正则化，曲线趋于线性，泛化能力提升
- lambda > 5: 过度正则化，权重趋近 0，模型退化为接近常数
- 右图柱状图直观展示每个权重的绝对值，观察高阶项如何随 lambda 增大而衰减