※なぜ小さくするという考え方が出てくるのかというと、過学習している場合上記の値が大きくなっていくから。function)は以下の通り。parameter)。最小化させるのが目的。近似した直線になってしまい、データに対して”Underfit”してしまう。・上述の通り、正則化された線形回帰は以下の通り。descent)を適応すると以下の様な式になる。・勾配法を使わずに、微分で求める場合、通常の式は以下の通りだった。・上記式は常に可逆行列。・ロジスティック回帰を正則化するには、上述したロジスティック回帰の費用関数に正則化の式を加えるのみなので、以下の通り。・上述したfminunc関数に正則化を適用する場合は、以下の通り。