Техника за контролу преприлагођавања модела зове се

Aко модел научи тек понеку везу у подацима и доста греши у пракси, онда он има својство које се зове

Aко модел претера са нивоом детаља и изгуби моћ да се снађе са неким новим подацима , онда он има својство које се зове

Ако регуларизацијом ограничимо вредности параметара онда смо предупредили

Вредност λ која фигурише у изразу је хиперпараметар којим утичемо на

Велике разлике у успешности модела на скупу за тренирање и скупу за тестирање указују да се модел

Ако је потребно извришити више подела полазног скупа података на скуп за тренирање и скуп за тестирање тако да свака инстанца у скупу података добије прилику да се нађе и у једном и у другом скупу, онда је реч о поступку који се зове

Проширени облик линеарне регресије допуњен регуларизационим чланом назива се 

Ако је вредност хиперпараметра (вредност λ ) једнака 0 онда