La régularisation de Tikhonov est la méthode de régularisation la plus utilisée pour la résolution de problèmes qui ne sont pas bien posés ainsi que pour les problèmes inverses. Elle a été imaginée par le mathématicien russe Andreï Nikolaïevitch Tikhonov. En statistique, la méthode est également connue sous le nom de régression d'arête (ridge regression). Elle est connexe à l'algorithme de Levenberg-Marquardt pour la résolution de problèmes non linéaires de moindres carrés.

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  • La régularisation de Tikhonov est la méthode de régularisation la plus utilisée pour la résolution de problèmes qui ne sont pas bien posés ainsi que pour les problèmes inverses. Elle a été imaginée par le mathématicien russe Andreï Nikolaïevitch Tikhonov. En statistique, la méthode est également connue sous le nom de régression d'arête (ridge regression). Elle est connexe à l'algorithme de Levenberg-Marquardt pour la résolution de problèmes non linéaires de moindres carrés. (fr)
  • La régularisation de Tikhonov est la méthode de régularisation la plus utilisée pour la résolution de problèmes qui ne sont pas bien posés ainsi que pour les problèmes inverses. Elle a été imaginée par le mathématicien russe Andreï Nikolaïevitch Tikhonov. En statistique, la méthode est également connue sous le nom de régression d'arête (ridge regression). Elle est connexe à l'algorithme de Levenberg-Marquardt pour la résolution de problèmes non linéaires de moindres carrés. (fr)
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  • La régularisation de Tikhonov est la méthode de régularisation la plus utilisée pour la résolution de problèmes qui ne sont pas bien posés ainsi que pour les problèmes inverses. Elle a été imaginée par le mathématicien russe Andreï Nikolaïevitch Tikhonov. En statistique, la méthode est également connue sous le nom de régression d'arête (ridge regression). Elle est connexe à l'algorithme de Levenberg-Marquardt pour la résolution de problèmes non linéaires de moindres carrés. (fr)
  • La régularisation de Tikhonov est la méthode de régularisation la plus utilisée pour la résolution de problèmes qui ne sont pas bien posés ainsi que pour les problèmes inverses. Elle a été imaginée par le mathématicien russe Andreï Nikolaïevitch Tikhonov. En statistique, la méthode est également connue sous le nom de régression d'arête (ridge regression). Elle est connexe à l'algorithme de Levenberg-Marquardt pour la résolution de problèmes non linéaires de moindres carrés. (fr)
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  • Regularización de Tíjonov (es)
  • Régularisation de Tikhonov (fr)
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