机器学习中的规则化范数(L0, L1, L2, 核范数)
目录： 一、L0，L1范数 二、L2范数 三、核范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将这个五个部分分成两篇博文。知识有限 ...
原文：如何理解机器学习/统计学中的各种范数norm | L1 | L2 | 使用哪种regularization方法？
参考： L Norm Regularization and Sparsity Explained for Dummies专为小白解释的文章，文笔十分之幽默 why does a small L norm give a sparse solution why does a sparse solution avoid over fitting what does regularization do r ...
2018-04-07 19:02 0 1604 推荐指数：
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今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将这个五个部分分成两篇博文。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。谢谢 ...
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L0、L1和L2范数在机器学习中的用途 参考来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28023308 结论1 L0范数：向量中非0元素的个数; L1范数：向量中各个元素绝对值之和; L2范数：向量中各元素的平方和在求平方根. 结论 ...
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读了博主https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/80569888的文章做简要的记录。 范数可以当作距离来理解。 L1范数： 曼哈顿距离，公式如下： ，机器学习中的L1范数应用形式为：，为L1范数。 L2范数： 欧式距离 ...
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