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思想原理: 正则化项简单来说是我们为了控制学习器(模型)的复杂度加入的一个惩罚项。 这个惩罚项加在目标函数里面。 比如我们的目标是目标函数最小化,那么我们如果模型很复杂,那么正则化项就会很大,从而来说...
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极大似然估计,顾名思义是一种估计方法。既然是一种估计方法,我们至少必须搞清楚几个问题:估计什么?需要什么前提或假设?...这一方法是基于这样的思想:我们所估计的模型参数,要使得产生这个给定样本的可能性最大
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