“この記事で行う正則化は、訓練データが少ない（ 𝑁が小さい）時にも𝑀を大きく、つまり、より複雑なモデルで近似する内容になります。これは、前の章で紹介した、訓練データが少ない時には 𝑀を小さくするほうが良い近似ができたという結果とは矛盾しますよね。”
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