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如何理解和區(qū)分似然度(likelihood)與概率(probability)峻厚？
我在學(xué)習(xí)樸素貝葉斯算法時(shí)臭家，發(fā)現(xiàn)所選教材中對(duì)于似然度與概率之間的概念區(qū)分解釋的并不詳細(xì) （可能作者認(rèn)為這是基礎(chǔ)知識(shí)麻顶，所以沒有詳細(xì)闡述吧hh） 碰巧...
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以幾何思維理解L1&L2正則化假設(shè)當(dāng)前預(yù)測(cè)模型的回歸系數(shù)只有w1,w2说榆， 繪制出的目標(biāo)函數(shù)（即 OLS損失函數(shù)+懲罰項(xiàng)）的等高線儡嘶。 我們以Ridge回歸為例瞒爬，講解L2正則化的...