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在参数估计的贝叶斯设置中，为了执行 l2 正则化，先验分布的参数形式应该是什么？
最佳答案
L2 正则化相当于高斯先验。
例如，参见 Jason Rennie 的 On L2-norm Regularization and the Gaussian Prior (2003) .
(为了将来引用，这种问题可能应该去 http://stats.stackexchange.com ......我看到你也发布了这个。不要这样做。)
关于machine-learning - 贝叶斯设置中 l2 正则化的参数形式应该是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15315370/
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