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l1和l2.大家都怎么解释的，为什么l1正则化就是先验服从拉普拉斯分布呢？这个是为啥？
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prml上面第一章关于这个写的很清楚明了
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发布于 2019-07-30 21:42
你可以看下 拉普拉斯分布 的公式，以及 最大似然估计 (MLE) 和 最大后验概率(MAP) 的区别。 简单理解就是： 最大后验概率(MAP) 推到最后多了一个 P(\theta) theta就是模型的参数，需要你估计 theta 的分布，如果你认为 theta 满足 拉普拉斯分布，那就等价于在最大似然估计的基础上，利用结构风险最小化原则，对模型加了 L1正则。
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发布于 2019-07-30 20:19

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