本节课介绍了处理模型过拟合的常见方法（正则化项、惩罚因子），并展示了基于贝叶斯解读的一种实践有效的惩罚因子调参方法。
Reminder：Overfitting
训练数据中不仅蕴含着正确的规律/知识值
——来自 taylor and francis 学术出版机构
标题
这个标题清晰地表达了手稿的内容吗？
它是否包含了必要的关键词，以便让领域内的读者能够找到它？
它是否包含了任何不必要的描述或术语？
它是否清晰易懂？
摘要
摘要是对目标、主要论点、研究方法、创新贡献和结论的简短明确总结吗？
它是否包含了不必要的信息、术语或未定义的缩写词？
它是否夸大或过分强调了结论或其潜在应用/影响？
引言
引言是否清楚地总结了当前研究领域的现状？
它是否涉及到当前知识在该领域的限制？
它是否解释了手稿对现有文献的贡献和更广泛的影响？
它是否定义了手稿的目标，并且这一点是否始终如一？
主题和/或研究问题是
Andrej Karpathy（生于 1986 年 10 月 23 日 ）是一名斯洛伐克裔加拿大计算机科学家，曾在特斯拉担任人工智能和自动驾驶视觉总监。他目前在 OpenAI 工作，专攻深度学习和计算机视觉
2015 年获得斯坦福大学博士学位，师从李飞飞
斯坦福大学第一门深度学习课程 CS 231n 的作者和主要讲师
2015 年至 2017 年，人工智能研究小组 OpenAI 的创始成员
2017 年 6 月~ 2022 年 7 月，特斯拉的人工智能总监
2023 年 2 月，Karp
持续更新中...
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