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：机器学习中正则惩罚项L0/L1/L2范数详解
https: blog.csdn.net zouxy article details 原文转自csdn博客，写的非常好。 L : 非零的个数 L : 参数绝对值的和 L :参数平方和 ...
2018-09-05 14:59 0 932 推荐指数：
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机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2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，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 ...
L0、L1和L2范数在机器学习中的用途
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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深度学习——L0、L1及L2范数
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L0、L1与L2范数、核范数（转）
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『科学计算』L0、L1与L2范数_理解
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