机器学习中的规则化范数(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 ...
原文：L0、L1和L2范数在机器学习中的用途
L L 和L 范数在机器学习中的用途 参考来源：https: zhuanlan.zhihu.com p 结论 L 范数：向量中非 元素的个数 L 范数：向量中各个元素绝对值之和 L 范数：向量中各元素的平方和在求平方根. 结论 L 范数可以进行特征选择, 即让特征的系数变为 L 范数可以防止过拟合, 提升模型的泛化能力 L 会趋向于产生少量的特征, 而其他的特征都是 L 会选择更多的特征, 这些特 ...
2021-02-22 14:49 0 339 推荐指数：
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深度学习——L0、L1及L2范数
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