原文:正則化與矩陣范數

L 范數,L 范數,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L L L 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。 監督機器學習問題無非就是 minimizeyour error while r ...

2018-12-04 12:15 0 1400 推薦指數:

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淺談范數正則化

淺談范數正則化 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 這篇博客介紹不同范數作為正則化項時的作用。首先介紹了常見的向量范數矩陣范數,然后說明添加正則化項的原因,之后介紹向量的$L_0$,$L_1$,$L_2$范數 ...

Fri Apr 09 00:58:00 CST 2021 0 654
L1范數與L2范數正則化

2018-1-26 雖然我們不斷追求更好的模型泛化力,但是因為未知數據無法預測,所以又期望模型可以充分利用訓練數據,避免欠擬合。這就要求在增加模型復雜度、提高在可觀測數據上的性能表現得同時,又需要兼顧模型的泛化力,防止發生過擬合的情況。為了平衡這兩難的選擇,通常采用兩種模型正則化的方法:L1范數 ...

Fri Aug 03 19:53:00 CST 2018 0 798
機器學習中的范數正則化

機器學習中的范數正則化 機器學習中的范數正則化 1. \(l_0\)范數和\(l_1\)范數 2. \(l_2\)范數 3. 核范數(nuclear norm) 參考文獻 使用正則化有兩大目標: 抑制過擬合; 將先驗知識 ...

Sat Apr 27 22:22:00 CST 2019 0 1073
L0、L1、L2范數正則化

一、范數的概念 向量范數是定義了向量的類似於長度的性質,滿足正定,齊次,三角不等式的關系就稱作范數。 一般分為L0、L1、L2與L_infinity范數。 二、范數正則化背景 1. 監督機器學習問題無非就是“minimizeyour error while ...

Thu Oct 31 23:47:00 CST 2019 0 440
實反對稱矩陣正則化

這是上次一個小文獻筆記(https://www.cnblogs.com/luyi07/p/15442971.html)里一個定理的實踐。 1. 實數反對稱矩陣 \(M\) 所有矩陣元為實數,並且有反對稱性 \(M^\top = - M\)。 2. 反對稱陣的正則形式 如果反對稱矩陣 \(M ...

Sat Nov 20 00:57:00 CST 2021 0 116
L1,L2范數正則化 到lasso ridge regression

一、范數 L1、L2這種在機器學習方面叫做正則化,統計學領域的人喊她懲罰項,數學界會喊她范數。 L0范數 表示向量x">xx中非零元素的個數。 L1范數 表示向量x">中非零元素的絕對值之和。 x">L2范數 表示向量元素的平方和再開平方 在p范數下定義的單位球(unit ball ...

Sat Mar 17 00:23:00 CST 2018 0 984
 
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