L0、L1、L2范数正则化
一、范数的概念 向量范数是定义了向量的类似于长度的性质，满足正定，齐次，三角不等式的关系就称作范数。 一般分为L0、L1、L2与L_infinity范数。 二、范数正则化背景 1. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while ...
原文：L1和L2正则化。L1为什么能产生稀疏值，L2更平滑
参考博客：https: zhuanlan.zhihu.com p https: zhuanlan.zhihu.com p https: www.zhihu.com question answer 首先正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化的值会越大。 正则化是结构风险最小化的一种策略实现，在经验风险最小化的基础上 也就是训练误差最小化 ，尽可能采用简单的模型，以此提高泛化预测精 ...
2018-12-04 16:35 0 965 推荐指数：
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为什么L1稀疏，L2平滑？
使用机器学习方法解决实际问题时，我们通常要用L1或L2范数做正则化（regularization），从而限制权值大小，减少过拟合风险。特别是在使用梯度下降来做目标函数优化时，很常见的说法是, L1正则化产生稀疏的权值, L2正则化产生平滑的权值。为什么会这样？这里面的本质原因是什么呢？下面 ...
L1正则化和L2正则化
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L1比L2更稀疏
1. 简单列子： 一个损失函数L与参数x的关系表示为： 则 加上L2正则化，新的损失函数L为：（蓝线） 最优点在黄点处，x的绝对值减少了，但依然非零。 如果加上L1正则化，新的损失函数L ...
机器学习笔记-L2正则化、L1正则化与稀疏性
L2正则化、L1正则化与稀疏性 [抄书] 《百面机器学习：算法工程师带你去面试》 为什么希望模型参数具有稀疏性呢？稀疏性，说白了就是模型的很多参数是0。这相当于对模型进行了一次特征选择，只留下一些比较重要的特征，提高模型的泛化能力，降低过拟合的可能。在实际应用中，机器学习模型的输入 ...
正则化（L1和L2正则）
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L1和L2：损失函数和正则化
作为损失函数 L1范数损失函数 L1范数损失函数，也被称之为平均绝对值误差（MAE）。总的来说，它把目标值$Y_i$与估计值$f(x_i)$的绝对差值的总和最小化。 $$S=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范数损失函数 ...
L1,L2正则化代码
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