正则化方法包括Tikhonov

资 源 简 介

正则化方法包括Tikhonov，tsvd，ttls，tgsvd，csvd

详 情 说 明

正则化方法是指通过在模型训练过程中对权重进行限制，以避免出现过拟合现象的一种技术。常见的正则化方法包括Tikhonov，tsvd，ttls，tgsvd，csvd。其中，Tikhonov正则化是一种广泛使用的方法，其通过在目标函数中添加权重平方和的惩罚项来实现正则化。tsvd方法则是基于奇异值分解的正则化方法，在线性回归问题中具有较好的效果。ttls方法是一种基于总体最小二乘原理的正则化方法，可以通过迭代求解来得到最优解。tgsvd方法则是一种基于广义奇异值分解的正则化方法，在多元统计分析和图像处理中得到了广泛应用。最后，csvd方法是一种基于截断奇异值分解的正则化方法，可以在降低数据维度的同时实现正则化。总之，正则化方法是一种非常有用的技术，在实际应用中得到了广泛的应用。