L1 和L2正則化在機器學習里面的應用，拉普拉斯分布和高斯分布
正則化是為了防止過擬合。 1. 范數 范數是衡量某個向量空間（或矩陣）中的每個向量以長度或大小。 范數的一般化定義：對實數p>=1， 范數定義如下： L1范數： 當p=1時，是L1范數，其表示某個向量中所有元素絕對值的和。 L2范數： 當p=2時，是L2范數 ...
原文：Laplace（拉普拉斯）先驗與L1正則化
Laplace 拉普拉斯 先驗與L 正則化 在之前的一篇博客中L 正則化及其推導推導證明了L 正則化是如何使參數稀疏化人，並且提到過L 正則化如果從貝葉斯的觀點看來是Laplace先驗，事實上如果從貝葉斯的觀點，所有的正則化都是來自於對參數分布的先驗。現在來看一下為什么Laplace先驗會導出L 正則化，也順便證明Gauss 高斯 先驗會導出L 正則化。 最大似然估計 很多人對最大似然估計不明白， ...
2017-10-18 19:17 5 10351 推薦指數：
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