機器學習中的規則化范數(L0, L1, L2, 核范數)
目錄： 一、L0，L1范數 二、L2范數 三、核范數 今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題：過擬合與規則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核范數規則化。最后聊下規則化項參數的選擇問題。這里因為篇幅比較龐大，為了不嚇到大家，我將這個五個部分分成兩篇博文。知識有限 ...
原文：如何理解機器學習/統計學中的各種范數norm | L1 | L2 | 使用哪種regularization方法？
參考： L Norm Regularization and Sparsity Explained for Dummies專為小白解釋的文章，文筆十分之幽默 why does a small L norm give a sparse solution why does a sparse solution avoid over fitting what does regularization do r ...
2018-04-07 19:02 0 1604 推薦指數：
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今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題：過擬合與規則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核范數規則化。最后聊下規則化項參數的選擇問題。這里因為篇幅比較龐大，為了不嚇到大家，我將這個五個部分分成兩篇博文。知識有限，以下都是我一些淺顯的看法，如果理解存在錯誤，希望大家不吝指正。謝謝 ...
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