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过拟合解决方法_许铁_普林斯顿大学_深度学习项目实战视频课程-人脸检测_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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XT +σ2lN(13.14) 如果噪声未知,我们可以将其放在先位并将其集成。通常使用p(σ2)= IG(σ2∣aσ,bσ)。有关设置a,b的一些准则,请参见(Kohn et al。2001)。如果我们使用a = b = 0,我们将恢复杰弗里的先验p(σ2)Eσ-2。当我们将噪声积分时,我们将得到以下更复杂的表达式作为边际可能性(BroWn等,1998)。 ): P(DlY)= P(ylY,WY,σ2)P(WYlY,σ2)P(σ2)dWYdσ2(13.15)(13.16) (X | XT XY + ∑-1∣-1 ∣∑y | -1(2bσ+ S(Y))-(2aσ+ N-I)/ 2 其中S(Y)是RSS: S(Y)YTy-YTXY(XTXY + ∑-1)-1XTy(13.17) 另请参阅练习13.4。 如果无法以封闭形式计算边际可能性(例如,如果我们使用逻辑回归或非线性模型),则可以使用BIC对其进行近似,其形式为 IogP(DlY)≈Iogp(y | X,WY,σ2)—呼0 Iog N(13.18) 其中WY是基于XY的ML或MAP估计,而γ是模型的“自由度”(Zou
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