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 ...
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:
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 ...
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 ...
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 ...
正则化与L2范数正则化。 正则化的目的: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 ...
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 ...
欧式距离: l2范数: l2正则化: l2-loss(也叫平方损失函数): http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers ...
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 ...