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吉洪诺夫正则化安德烈·尼古拉耶维奇·吉洪诺夫命名,为非适定性问题正则化英语Regularization (mathematics)中最常见的方法。在統計學中,本方法被稱為脊迴歸ridge regression);在機器學習領域則稱為權重衰減權值衰減weight decay)。因為有不同的數學家獨立發現此方法,此方法又稱做吉洪諾夫-米勒法Tikhonov–Miller method)、菲利浦斯-圖米法Phillips–Twomey method)、受限線性反演constrained linear inversion method),或線性正規化linear regularization)。此方法亦和用在非線性最小二乘法英语Non-linear_least_squares萊文貝格-馬夸特方法相關。

參考資料编辑