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Regularization (mathematics)
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4ICRAF8D343
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Details
In mathematics and statistics, particularly in the fields of machine learning and inverse problems, regularization involves introducing additional information in order to solve an ill-posed problem or to prevent overfitting. This information is usually of the form of a penalty for complexity, such as restrictions for smoothness or bounds on the vector space norm. A theoretical justification for regularization is that it attempts to impose Occam's razor on the solution. From a Bayesian point of view, many regularization techniques correspond to imposing certain prior distributions on model parameters.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09786131120640
- Editor Lambert M. Surhone, Miriam T. Timpledon, Susan F. Marseken
- EAN 9786131120640
- Format Fachbuch
- Titel Regularization (mathematics)
- Herausgeber Betascript Publishing
- Anzahl Seiten 108
- Genre Mathematik
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