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As a data scientist, you are probably used to solving problems like this using regularized linear regressions like Lasso (L1) or Ridge (L2) regressions. Under the hood, this is equivalent to finding the MAP of the parameter based on a Laplace or a Gaussian prior. If you use the log version of Bayes’ theorem with the regression likelihood, then maximizing the posterior distribution becomes a minimization
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更深入地研究表明，Note that some imperative languages also offer these functional styles, but it gets a bit unwieldy. For instance,
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