转载来自：https://www.cnblogs.com/lhfhaifeng/p/10671349.html L1范数 L1范数是指向量中各个元素绝对值之和 L2范数 L2范数、欧几里得范数一些概念。 首先，明确一点，常用到的几个概念，含义相同。 欧几里得范数 ...

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 ...

1 归一化处理 归一化是一种数理统计中常用的数据预处理手段，在机器学习中归一化通常将数据向量每个维度的数据映射到(0,1)或(-1,1)之间的区间或者将数据向量的某个范数映射为1，归一化好处有两个： (1) 消除数据单位的影响：其一可以将有单位的数据转为无单位的标准 ...

1. L2范数 2. L2范数损失 3. L2 损失（均方误差） 参考来源： L1和L2 详解(范数、损失函数、正则化) - suwenyuan - 博客园 (cnblogs.com) L1损失（MAE）、L2损失（MSE）_马鹏森的博客 ...

L1范数与L2范数​ ​ L1范数与L2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。L1范数的正则项优化参数具有稀疏特性，可用于特征选择；L2范数正则项优化的参数较小，具有较好的抗干扰能力。 1. 防止过拟合 ​ L2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 ...

『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 ...

{align*} \] 向量的范数定义 \[\begin{align*} \vec x &= ...

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 ...