原文:L2范数归一化概念和优势

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 , 或 , 之间的区间或者将数据向量的某个范数映射为 ,归一化好处有两个: 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数据,如成年人的身高 cm 成年人体重 Kg,身高的单位是厘米而体重的单位是千克,不同维度的数据单位不一样,造成原始数据不能直接代入机器学习中进行处理,所 ...

2019-07-13 14:30 0 2492 推荐指数:

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概念理解_L2范数(欧几里得范数

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 ...

Sun Jul 26 18:25:00 CST 2020 0 535
概念理解_L2范数(欧几里得范数

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(Euclidean norm) ==欧式长度 =L2 范数 ==L2距离 Euclidean norm ...

Tue Apr 09 00:28:00 CST 2019 0 19217
L1范数L2范数正则

正则L2范数正则。 正则的目的:提高模型在未知测试数据上的泛化力,避免参数过拟合。 正则 ...

Fri Aug 03 19:53:00 CST 2018 0 798
L0、L1、L2范数正则

一、范数概念 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、L2L_infinity范数。 二、范数正则背景 1. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while ...

Thu Oct 31 23:47:00 CST 2019 0 440
机器学习中的规则范数(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。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则。最后聊下规则项参数的选择问题。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 ...

Mon May 05 21:12:00 CST 2014 6 6753
L1范数L2范数

L1范数L2范数​ ​ L1范数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 ...

Sat Mar 30 19:10:00 CST 2019 0 569
 
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