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RSS订阅原创 最小描述长度准则—Minimum Description Length
一、MDL的提出目的 提出最小描述长度(MDL)的目的是为了根据信息论中的基本概念来解释极大后验假设(MAP)。二、理论基础A. 极大后验假设（MAP） 贝叶斯公式： 在许多学习场景中，学习器考虑候选假设集合H并在其中寻找给定数据D时，可能性最大的假设h（或者存在多个这样的假设时选择其中之一）。这样的具有最大可能性的假设h被称为极大后验 (
2017-05-19 09:29:33
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原创 浅谈平方和误差函数
线性回归，误差函数是平方和函数，神经网络中也会选用平方和误差函数，但是为什么误差函数是平方和，而不是绝对值、三次函数或者其他的形式呢？这个问题，有多个角度可以阐释。1、从概率的角度 不管是线性回归，还是神经网络或者其他算法，我们可以假设实际的(理想的)模型是F(x)。在实际任务中，我们将从数据集{(Xi,Yi)}，i = 1,2.......,n,中学习出一个模型f(x)。数据集
2017-04-19 22:44:54
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空空如也
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