L1 和L2正则化在机器学习里面的应用，拉普拉斯分布和高斯分布
正则化是为了防止过拟合。 1. 范数 范数是衡量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小。 范数的一般化定义：对实数p>=1， 范数定义如下： L1范数： 当p=1时，是L1范数，其表示某个向量中所有元素绝对值的和。 L2范数： 当p=2时，是L2范数 ...
原文：Laplace（拉普拉斯）先验与L1正则化
Laplace 拉普拉斯 先验与L 正则化 在之前的一篇博客中L 正则化及其推导推导证明了L 正则化是如何使参数稀疏化人，并且提到过L 正则化如果从贝叶斯的观点看来是Laplace先验，事实上如果从贝叶斯的观点，所有的正则化都是来自于对参数分布的先验。现在来看一下为什么Laplace先验会导出L 正则化，也顺便证明Gauss 高斯 先验会导出L 正则化。 最大似然估计 很多人对最大似然估计不明白， ...
2017-10-18 19:17 5 10351 推荐指数：
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