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從貝葉斯角度理解正則化緩解過擬合
原始的Linear Regression
假設有若干資料
注意,這裡忽略偏置,或者可以認為偏置是在
ωTx 裡面。
我們將
則對於每一個數據點
注意,這裡的
yi 是真實值。
如果我們想要讓這個概率最大,就得到了最大似然:
取對數:
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