L1范数与L2范数
L1范数与L2范数 L1范数与L2范数在机器学习中，是常用的两个正则项，都可以防止过拟合的现象。L1范数的正则项优化参数具有稀疏特性，可用于特征选择；L2范数正则项优化的参数较小，具有较好的抗干扰能力。 1. 防止过拟合 L2正则项优化目标函数时，一般倾向于构造构造较小参数，一般 ...
原文：向量的L2范数求导
回归中最为基础的方法, 最小二乘法. begin align J LS theta amp frac left A vec x vec b right quad end align 向量的范数定义 begin align vec x amp x , cdots,x n rm T vec x p amp left sum i m x i p right frac p , space p lt inf ...
2017-09-14 10:36 2 16668 推荐指数：
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