吉洪诺夫正则化

吉洪诺夫正则化以安德烈·尼古拉耶维奇·吉洪诺夫命名，为非适定性问题的正则化中最常见的方法。在統計學中，本方法被稱為脊迴歸（）；在機器學習領域則稱為權重衰減或權值衰減（）。因為有不同的數學家獨立發現此方法，此方法又稱做吉洪諾夫－米勒法（）、菲利浦斯－圖米法（）、受限線性反演（），或線性正規化（）。此方法亦和用在非線性最小二乘法的萊文貝格－馬夸特方法相關。

统计学系列条目
迴歸分析
模型
  • 含误差变量
估计
  • 最小绝对值导数法
  • 贝叶斯
  • 贝叶斯多元
背景
  • 概率与统计主题

參考資料
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