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其中：
θ 是模型参数向量。
y 是目标变量向量。
X 是设计矩阵，其中包含所有样本的特征。
n 是样本数量。
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是平方误差项，表示模型预测值与实际值之间的差异。
λ 是正则化参数，用于控制正则化项的强度。
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是L2范数的平方，即参数向量的欧几里得范数的平方。
这个优化问题的目标是找到一组参数θ，使得平方误差项和正则化项的加权和最小。通过调整λ的值，可以在模型的拟合度和复杂度之间取得平衡，从而避免过拟合现象。
上面是啥啊，我看不懂啊，换个方式说明；
想象一下，你正在尝试找到一条线（在数学中我们称之为线性模型），这条线需要尽可能地接近一组数据点。这些数据点就像是你的朋友们的喜好，而线条代表你对朋友们喜好的预测。
拟合度：
你希望这条线能尽量靠近所有的数据点，这就是所谓的“拟合度”。如果线条离任何一个点太远，那么你的预测就不会很准确。
过拟合：
但是，如果你太过努力地让线条通过每一个点，线条可能会变得非常弯曲和复杂（比如变成一条波浪线）。这样虽然能完美经过训练数据，但很可能就无法很好地预测新的数据点，这就是“过拟合”。
正则化：
为了防止这种情况，你决定添加一个规则，即线条不能太复杂。这个规则在数学中称为“正则化”，它像是对线条的复杂度征税。你希望线条简单一些，不要太弯曲。
平衡：
现在，你需要在完美拟合所有数据点和保持线条简单之间找到一个平衡。这个平衡由参数 λ 控制，它决定了你有多重视线条的简单性。
所以，这个数学公式实际上是在帮助你找到最佳的线条，既能较好地预测数据点，又不会因为太复杂而无法用于新的数据。这就是机器学习中的一种常用技术，帮助我们在预测准确性和模型简洁性之间找到最佳平衡。
