不同组合优化算法（线性规划加遗传算法或者二次约束二次规划等），在限制条件某些条件转变后，是否还能保持高效适配性

Question

如题，假设a算法在A条件下是最低价格，会不会在B条件下，b算法得出最低价格。

Answer 1

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          我们对前面的讨论进行推广。假如我们有非常多的特征，我们并不知道其中哪些特征我们要惩罚，我们将对所有的特征进行惩罚，并且让代价函数最优化的软件来选择这些惩罚的程度。于是，我们分析 线性回归模型 的代价函数和 Logistic回归模型 的代价函数如何修改。

  

   

   其中  称为正则化参数（Regularization Parameter），当参数越大，则对其惩罚（规范）的力度也就越大，越能起到规范的作用。但是要注意， 并不是越大越好的！如果选择的正则化参数  大，则会把所有的参数都最小化了，导致模型变成 ，造成欠拟合。因此，我们对  的选取需要合理即可。

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