奥卡姆剃刀第3页

2020-04-26晨间日记

每日一词：每日一词：奥卡姆剃刀定律今日待办事项：1.日更2.听书稿PPT整合3.背诵文稿4.学习听书稿5.读书笔记归纳6.背诵笔记7

追忆v淡忘·2023-03-12 13:58

画地为牢90：2021-03-31

奥卡姆剃刀：如无必要，勿增实体，简单性优先。

给自己画个圈·2023-03-11 02:57

算法岗面试常见问题大集合

1.参考博客算法岗面试常见问题大集合算法工程师手册2.模型过拟合的解决方法L1/L2正则化（原理奥卡姆剃刀）:L2正则化也叫作权重衰减，目标函数中增加所有权重w参数的平方之和，迫使所有w可能趋向0但不为

CurryCoder·2023-02-18 13:43

如无必要，勿增实体

要像做到人生极简，必须先知道两个定律：奥卡姆剃刀定律又称"奥康的剃刀"，由14世纪英格兰的逻辑学家、奥卡姆的威廉提出。这个原理称为"如无必要，勿增实体"，即"简单有效原理"。

大海HaishiC·2023-02-18 11:26

现金流量表下 - 筛选更健康的公司

这就是奥卡姆剃刀原理。剔除那些重复的、你暂时难以理解的、相对零散的方法，思考哪些结论对你的分析更重要。

梅不烦·2023-02-17 11:39

西瓜书第一二章随记

其中，奥卡姆剃刀：若有多个假设与观察一致，则选最简单的

惊石·2023-02-04 18:33

关于选择的方法论

参考奥卡姆剃刀原理:如无必要勿增实体。如果有两套理论都可以解释一件事情，用那个简单的理论。空洞无物的普遍性要领都是无用的累赘，应当被无情地“剃除”。一定要尽量做到只考虑且不遗漏那些最必要的条件。

姓李名恒·2023-02-03 12:02

【西瓜书/机器学习·周志华】机器学习与模式识别思维导图 - PRML Mind Map

【西瓜书/机器学习·周志华】机器学习与模式识别思维导图提供了与examcoo上作业题相同的知识点范围（由粗体加粗），第一到九章的思维导图第一章-绪论机器学习方法的分类，三大阶段，以及奥卡姆剃刀、NoFreeLunch

Harvey Chui·2023-02-03 08:55

小白学财报08——现金流量表（下）筛选发展更健康的公司

将现金流量表和资产负债表联系起来，升级财务框架一、思维提升奥卡姆剃刀原理：如无需要，勿增实体。通俗说，如果有两个原理都能解释观测到的事实，那么就用最简单的那个，除非找到更多证据。

草木有心·2023-02-02 07:03

实例解析「接近法则」在设计中的应用

上篇文章《实例解析「奥卡姆剃刀原理」在设计中的应用》跟大家简单的分享了“奥卡姆剃刀

红小巫·2023-02-01 19:04

《化繁为简》助你简洁高效地生活

“如无必要，勿增实体”，即“简单有效原理”——奥卡姆剃刀定律。我认为，不管在企业、财界还是政界，凡身居领导之位者，皆有“化繁为简”的先天才能。这是成

和你一起读书看世界·2023-01-31 22:18

对死亡的思考

死，才是真正的奥卡姆剃刀。再怎么矫情的，不甘的，执着的，都能够轻易放下。

a1a6d86361f2·2023-01-31 19:25

直觉泵和其他思考工具mobi、epub阅读

除了奥卡姆剃刀，你是否知道“奥卡姆扫把”？哲学家陈嘉映、叶峰、苏德超

世界在看我·2023-01-30 09:21

梵天

大罗金仙在永恒吟唱洗不尽罪孽和悲伤庄子一枕黄粱化成蝴蝶拍着翅膀梁祝梦境里只有对方睡着的梵天眉头紧皱人间里飘来了一堆恶臭孔雀拼命的说着梦中故事我们终究临时掌握生命一场梵天的一声啼哭万物无熵在混沌里我们祭出奥卡姆剃刀挥开诱惑欲望寻找真相的路上一身金装

醉读你的心·2023-01-29 02:06

机器学习周志华通俗总结（1）

二是“奥卡姆剃刀”，在所有选择都可以时候，选最简单那个。从时间顺序上，20世纪50年代的基于神经网络的“连接主义”，60-70年代的基于逻辑的“

银月魔狼·2023-01-28 20:56

读书笔记：机器学习（第1～2章）

一、奥卡姆剃刀原则和没有免费的午餐定定理奥卡姆剃刀原则：若有多个假设与观察一致，则选择最简单的那个没有免费的午餐定理：无论学习算法多好还是多差，其期望性能是相同的注意1:一个重要前提就是，所有“问题”出现的机会相同注意

foreverbeginnerz·2023-01-26 07:30

读书笔记：机器学习（第3章）

可解释性强二、一句话描述最小二乘法试图找一条直线，使所有样本到直线的欧式距离最小三、为什么加入正则化项且这是避免过拟合的重要手段当可解出多个w都能使误差最小时，选择哪一个解作为输出，将由学习算法的归纳偏好(奥卡姆剃刀原则

foreverbeginnerz·2023-01-26 07:30

查理芒格的多元思维模型目录

已更新：1.个人价值冰山模型2.能力圈模型3.首因效应4.奥卡姆剃刀原则5.马斯洛需求模型6.复利效应7.黄金圈思维8.护城河理论9.前景理论10.刻意练习11.元认知12.熵增定律13.NLP思维框架

阚大树·2023-01-26 02:03

西瓜书机器学习_一二章

第一章学习任务大致可分为两类：有监督学习（分类、回归）和无监督学习（聚类）通常会假设样本空间的采样服从独立同分布原则归纳偏好：与数据集一致的假设可能有多种，好的算法有一定的偏好来在其中进行选择，而不是随机选择（如奥卡姆剃刀

CNGauss·2023-01-23 20:39

对L1正则化和L2正则化的理解

一、奥卡姆剃刀(Occam'srazor)原理：在所有可能选择的模型中，我们应选择能够很好的解释数据，并且十分简单的模型。从贝叶斯的角度来看，正则项对应于模型的先验概率。

ZLuby·2023-01-14 10:13

数据挖掘面试准备（1）|常见算法（logistic回归，随机森林，GBDT和xgboost）

先提一下奥卡姆剃刀：给定两个具有相同泛化误差的模型，较简单的

勿悔Choles·2023-01-12 00:27

Python学习之Matplotlib

它其实是这几个单词拼接的mat-matrix矩阵plot-画图lib-library库二、数据可视化——帮助理解数据，方便选择更合适的分析方法js库-D3echarts老师的至理名言——如无必要勿增实体（奥卡姆剃刀原理

YoRoll_町·2023-01-11 14:30

算法的归纳偏置

奥卡姆剃刀原则要求若多个假设与观察一致，选最简单的那个，但哪个是“最简单”的假设需要不简单的判断。

_森罗万象·2023-01-08 19:30

寒假本科创新——机器学习（二）

绪论1.3归纳偏好一般原则：奥卡姆剃刀什么样的算法比较好？

徐徐同学·2023-01-07 06:39

l2正则化python_机器学习之简化正则化:L2 正则化

请查看以下泛化曲线,该曲线显示的是训练集和验证集相对于训练迭代次数的损失.图1.训练集和验证集损失图1显示的是某个模型的训练损失逐渐减少,但验证损失最终增加.换言之,该泛化曲线显示该模型与训练集中的数据过拟合.根据奥卡姆剃刀定律

weixin_39623273·2023-01-06 13:33

Matplotlib简介及简单图形绘制

lib-library库matlab矩阵实验室mat-matrixlab实验室2.1.2为什么要学习Matplotlib-画图数据可视化-帮助理解数据，方便选择更合适的分析方法js库-D3echarts奥卡姆剃刀

机器学习学渣·2022-12-30 14:14

机器学习笔记-第一章绪论

==>什么样的模型更好奥卡姆剃刀：若有多个假设与观观察一致，则选最简单

haloory·2022-12-26 04:17

一文读懂ID3、C4.5、CART

前提1.ID3ID3算法是建立在奥卡姆剃刀（用较少的东西，同样可以做好事情）的基础上：越是小型的决策树越优于大的决策树。1.1思想从信息论的知识中我们知道：信息熵越大，从而样本纯度越低，。

one-莫烦·2022-12-24 11:05

机器学习——1.机器学习绪论

1.3实现步骤2.基本术语与概念2.1机器学习的方法分类2.2数据集（dataset）2.3假设空间2.3.1概念学习2.3.2布尔概念学习2.3.3归纳偏好（inductivebias）2.3.3.1奥卡姆剃刀

大墅哥哥·2022-12-23 01:58

机器学习-决策树（ID3、C4.5、CART）

1.ID3ID3算法是建立在奥卡姆剃刀（用较少的东西，同样可以做好事情）的基础上：越是小型的决策树越优于大的决策树。1.1思想从信息论的知识中我们知道：信息熵越

GoAI·2022-12-21 21:10

1.0 机器学习基本术语

训练样本与训练集学习模型（学习器）测试与测试样本假设与真相（真实）标记与样例标记空间（输出空间）分类与回归正类与反类（负类）聚类分类与聚类的区别监督学习与无监督学习泛化能力独立同分布机械学习版本空间归纳偏好奥卡姆剃刀没有免费的午餐定理

肖潇不吃洋芋·2022-12-18 11:12

【吃瓜教程】【西瓜书】第一章、第二章学习总结

而奥卡姆剃刀原理是对”正确“价值观的引导。3.NFL：对于任何一种学习算法，不论多好、多聪明、数学理论多么完备，也必然有表现好的，必

编号 37927·2022-12-16 19:09

【机器学习（周志华）】绪论

基本术语假设空间与版本空间归纳偏好主要记录归纳偏好中的内容奥卡姆剃刀：若有多个假设与观察一致，则选择最简单的那个。

HiSakuraaa·2022-12-14 15:20

周志华机器学习（西瓜书）第一章绪论

（2）无监督学习：无标记，包括聚类（对训练集进一步分组）（三）一些理论1.奥卡姆剃刀理论：多个假设与观察一致，选择最简单的。2.NFL（没有免费的午餐）：无论学习算法如何，期望性都相

骑士GG·2022-12-14 15:20

Task1 吃瓜教程-西瓜书第1-2章

zaishaoyi·2022-12-13 21:02

吃瓜教程（2021.07）task1(1-2章)

第一章绪论NFL原理(没有免费的午餐):假设数据的分布均匀，使用任何分类方法的误差的期望是相同的【要针对具体的学习问题来谈论算法的相对优劣】奥卡姆剃刀：如果多个假设与观察一致，则选择那个简单的发展进展：

lasia_0420·2022-12-13 21:24

吃瓜教程-Task1（第1、2章）

1.2“奥卡姆剃刀”（Occam'srazor）：若有多个假设与观察一致，则选择最简单的那个

爬树的小孩·2022-12-13 21:21

机器学习-周志华-课后习题-绪论

他无关训练过程，是基本样本的可能做出的判断版本空间：所有与训练集匹配的假设集合奥卡姆剃刀（Occam’srazor）：若有多个与观察一致的假设，则选择其中最简单的一个。

庐州小白·2022-12-13 20:52

机器学习-周志华-笔记

supervisedlearning）【分类和回归】和无监督学习（unsuprisedlearning）【聚类】1.3假设空间假设空间是所有假设集合；版本空间是假设空间中训练集的集合1.4归纳偏好可以使用“奥卡姆剃刀

mistyzcc·2022-12-13 20:47

python垃圾邮件识别_机器学习入门-贝叶斯垃圾邮件过滤(原理)

贝叶斯里面的参数原理最大似然：即最符合观测数据的最有优势，即p(D|h)最大奥卡姆剃刀：即越常见的越有可能发生，即p(h)表示的是先验概率最大似然：当我们投掷一枚硬币，观测到的是正面，那么我们猜测投掷正面的概率为

weixin_39614276·2022-12-08 09:46

机器学习读书笔记之6 - 贝叶斯系列

——拉普拉斯目录0.前言1.历史1.1一个例子：自然语言的二义性1.2贝叶斯公式2.拼写纠正3.模型比较与贝叶斯奥卡姆剃刀3.1再访拼写纠正3.2模型比较理论（ModelComparasion）与贝叶斯奥卡姆剃刀

linolzhang·2022-11-27 21:06

【我参加NVIDIA Sky Hackathon】关于asr语音模型训练过拟合现象

参考：奥卡姆剃刀原则：只承认确实存在的东西，认为那些空洞的普遍性的东西都是没有用的，应该剃除掉，奥卡姆主

BlackRockSh0oteR·2022-11-27 17:51

机器学习中正则化项的理解

装逼2：有几种角度来看待正则化(Regularization)，它符合奥卡姆剃刀(Occam’srazor)原理：在所有可能选

NCU_wander·2022-11-26 23:57

机器学习西瓜书第四章决策树读书笔记

同时，减枝处理涉及到了特征的选择，其中也用到了奥卡姆剃刀原则，删去无关的内容之后可能会提高决策树的拟合程度，减少了杂乱信息对决策的影响。4.1基本流程一

猾枭·2022-11-26 15:08

机器学习——04朴素贝叶斯（补充）

另外，在b站的视频中，提到了模型的两种估计方法：一个是最大似然估计，一个是奥卡姆剃刀。对于这四个概念，我不是很清楚的知道什么是什么，也不太知道估计的是什么的概率？

平行世界里的我·2022-11-22 14:44

吃瓜1：模型评价指标

内容编排比较比较随意，内容如有理解不够深入的地方还望指出假设空间：我们把类似“长得高大概率会很帅”这样的可以当作经验学习的“假设”的集合归纳偏执：归纳偏执类似于“先验知识”是对某些“假设“的偏好奥卡姆剃刀

一片松涛·2022-11-21 02:17

机器学习笔记week1——奥卡姆剃刀原则、L1与L2范数正则化、模型泛化性

本系列是学习伯禹《机器学习》的笔记，主要记录自己在学习过程中的盲点和细节继续加油叭fighting本篇目录1奥卡姆剃刀原则2L1与L2范数正则化2.1L1与L2范数正则化可以降低过拟合程度：2.2L1正则化和

shiinerise·2022-11-20 10:07

机器学习西瓜书01：绪论~第二章。

3.归纳偏好：奥卡姆剃刀。4.开启第二章：5.取样本的方法：留出法，K折交叉验证，重复的K折交叉验证。自助法：P27但是，自助法产生的数据集改变了初始数据集的分布，这会引起估计偏差。

cc 提升ing 变优秀ing·2022-11-19 17:50

啃书《机器学习》西瓜书第1、2章模型评估与模型选择

文章目录第一章绪论1.归纳偏好与“奥卡姆剃刀”2.

真是喵啊·2022-11-17 09:13

机器学习线性回归——概念梳理及非线性拟合

其充分体现了奥卡姆剃刀原理：如无必要，勿增实体。正所谓大道至简。本文总结了学习线性回归时的一些记录，同时也对线性回归的概念做了一些梳理从最大似然估计理解线性回归在解决实

肥猪猪爸·2022-11-16 18:56

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