这实际上可能是一个简单的问题，但我有点困惑。这是平方误差成本函数

回答：

基本上，你试图最小化 J，它的形式是

J(theta) = f(theta) + lambda*||theta||^2

现在，第一个项衡量的是经验误差的大小（即对数据的拟合程度），第二个项衡量的是参数向量的大小。你在最小化这两个值的总和，因此为了达到较小的值，你或多或少需要同时最小化它们。当然，仍然可能存在这样的情况，即对于某个非常大的 theta，f(theta) 非常小，最小值就在那里。但这就是 lambda 的意义所在——通过设置较高的 lambda，你使得 theta 的增长变得越来越昂贵，因此优化过程必须减少所使用的 theta 的大小，以达到函数的最小值。