О регуляризации есть две статьи, которые называются « регуляризация (математика) » и « регуляризация (машинное обучение) ».
Между этими двумя понятиями нет большой разницы. В настоящее время «математика» имеет небольшое описание обратных задач, в то время как «машинное обучение» приближается к «статистическому» описанию. Предлагаю назвать статью "регуляризация (математика)". "машинное обучение" - узкая область. Другие имена или возможные перенаправления будут
Происхождение «регуляризации» лежит в теории обратной задачи. Регуляризация в машинном обучении — это применение теории обратных задач в машинном обучении. Почему первый пример не является общим, а не какой-то проблемой машинного обучения? — Предыдущий неподписанный комментарий добавлен 46.76.184.231 ( обсуждение ) 15:24, 19 октября 2018 г. (UTC)
Я не специалист по статистике, но иногда балуюсь машинным обучением. Мне было интересно, что означает следующее:
Это кажется мне немного странным, потому что одна из основных вещей, для которых я использую перекрестную проверку, — найти правильное значение параметра регуляризации. Может ли кто-нибудь с большим опытом в статистике дать ключ здесь? Qwertyus ( обсуждение ) 13:03, 23 февраля 2012 г. (UTC)
Использование шляп кажется непоследовательным и никогда четко не объяснялось. В случае тихоновского регуляризованного наименьшего квадрата это даже кажется излишним. — Предыдущий неподписанный комментарий добавлен Tomas.krehlik ( обсуждение • вклад ) 10:48, 2 февраля 2016 г. (UTC)