L0、L1与L2范数、核范数（转）
L0、L1与L2范数、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，以下都是我一些浅显的看法 ...
原文：L1范数与L2范数
L 范数与L 范数 L 范数与L 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。L 范数的正则项优化参数具有稀疏特性，可用于特征选择 L 范数正则项优化的参数较小，具有较好的抗干扰能力。 . 防止过拟合 L 正则项优化目标函数时，一般倾向于构造构造较小参数，一般认为，参数值较小的模型相对简单，能适应不同的数据集，在一定程度上避免过拟合的现象，参数较小，数据偏移带来的影响也会较小，从 ...
2019-03-30 11:10 0 569 推荐指数：
相关推荐
L1、L2范数理解
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 ...
L1范数与L2范数正则化
2018-1-26 虽然我们不断追求更好的模型泛化力，但是因为未知数据无法预测，所以又期望模型可以充分利用训练数据，避免欠拟合。这就要求在增加模型复杂度、提高在可观测数据上的性能表现得同时，又需要兼顾模型的泛化力，防止发生过拟合的情况。为了平衡这两难的选择，通常采用两种模型正则化的方法：L1范数 ...
L1范数与L2范数的区别与联系
一、过拟合与正则化 过拟合指的就是在机器学习模型训练过程中把数据学习的太彻底，以至于把噪声数据的特征也学习到了，这样会导致在测试的时候不能够很好地识别数据，即不能正确的分类，模型测试的时候不能够 ...
『科学计算』L0、L1与L2范数_理解
『教程』L0、L1与L2范数 一、L0范数、L1范数、参数稀疏 L0范数是指向量中非0的元素的个数。如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话，就是希望W的大部分元素都是0，换句话说，让参数W是稀疏的。 既然L0可以实现 ...
深度学习——L0、L1及L2范数
才能保证测试误差也小，而模型简单就是通过规则函数来实现的。 规则化项可以是模型参数向量的范数。如：L ...
L0/L1/L2范数的联系与区别
范数(norm) 数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。 这里简单地介绍以下几种向量范数的定义和含义 1、 L-P范数 与闵可夫斯基 ...
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 ...