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![最小二乘法的本质是什么？ 贝叶斯极大极小化准则]()
最小二乘法的本质是什么？ 贝叶斯极大极小化准则
[高分] 数理统计问题，高手进 [高分]数理统计问题，高手进 在检验某统计量的过程中，为什么要限定第一类错误的概率P1，谋求第二类错误概率P2尽可能小？而不是谋求P1+P2尽可能小呢？楼主所指的可能是假设。最小二乘法的本质是什么？ 最小平方...
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什么是曲率滤波？ 正则化极小值问题
在机器学习中，L2正则化为什么能够缓过拟合？ 正则化 到底指什么 SVM的正则化，我理解就是极小化置信范围。根据Vapnik的理论，进行模式识别最终的衡量学习机器好坏的标准是 进行识别的期望风险。原有的理论，比如神经网络，认为经验风险。什么...
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![为什么理论上一个2层的网络可以拟合任何有界的连续函数？ 优化理论 约束度 拟合]()
为什么理论上一个2层的网络可以拟合任何有界的连续函数？ 优化理论 约束度 拟合
最优化问题的简洁介绍是什么？ 1：最优化，就是：1.构造一个合适的目标函数，使得这个目标函数取到极值的解就是你所要求的东西；2.光流定位原理是什么？？ 内容来自好飞网 原文链接：http：www. haofeiuav.comtech1160...
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机器学习中常常提到的正则化到底是什么意思？ arcgispro 多边形正则化
一个正多边形的周长为100，边长为10，则正多边形的边数为 正则化方法 Regularization Method正交化方法 Orthogonalization Method机器学习中常常提到的正则化到底是什么意思？ 最高票写的相当清楚了！...
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![约束函数的梯度 机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是什么？]()
约束函数的梯度 机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是什么？
机器学习中L1正则化和L2正则化的区别是什么？ L1正则假设参数的先验分布是Laplace分布，可以保证模型的稀疏性，也就是某些参数等于0；L2正则假设参数的先验分布是Gaussian分布，可以保证模型的稳定性，也就是参数的值不会太大或太小...
