L1和L2 详解(范数、损失函数、正则化)
)^2}$ 2.L2范数 假设X是n维的特征$X=（x_1, x_2, x_3, … x_n）$ L2 ...
原文：L1和L2 详解(范数、损失函数、正则化)
一 易混概念 对于一些常见的距离先做一个简单的说明 .欧式距离 假设X和Y都是一个n维的向量，即 则欧氏距离： .L 范数 假设X是n维的特征 L 范数： .闵可夫斯基距离 这里的p值是一个变量，当p 的时候就得到了欧氏距离。 .曼哈顿距离 来源于美国纽约市曼哈顿区，因为曼哈顿是方方正正的。 二 损失函数 L 和L 都可以做损失函数使用。 . L 损失函数 L 范数损失函数，也被称为最小平方误差 ...
2022-04-07 14:33 0 1145 推荐指数：
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