『教程』L0、L1與L2范數 一、L0范數、L1范數、參數稀疏 L0范數是指向量中非0的元素的個數。如果我們用L0范數來規則化一個參數矩陣W的話，就是希望W的大部分元素都是0，換句話說，讓參數W是稀疏的。 　　既然L0可以實現 ...

L1范數與L2范數​ ​ L1范數與L2范數在機器學習中，是常用的兩個正則項，都可以防止過擬合的現象。L1范數的正則項優化參數具有稀疏特性，可用於特征選擇；L2范數正則項優化的參數較小，具有較好的抗干擾能力。 1. 防止過擬合 ​ L2正則項優化目標函數時，一般傾向於構造構造較小參數，一般 ...

L0、L1與L2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 ...

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 ...

才能保證測試誤差也小，而模型簡單就是通過規則函數來實現的。 規則化項可以是模型參數向量的范數。如：L ...

范數(norm) 數學中的一種基本概念。在泛函分析中，它定義在賦范線性空間中，並滿足一定的條件，即①非負性；②齊次性；③三角不等式。它常常被用來度量某個向量空間（或矩陣）中的每個向量的長度或大小。 這里簡單地介紹以下幾種向量范數的定義和含義 1、 L-P范數 與閔可夫斯基 ...

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 ...

一、過擬合與正則化 　　過擬合指的就是在機器學習模型訓練過程中把數據學習的太徹底，以至於把噪聲數據的特征也學習到了，這樣會導致在測試的時候不能夠很好地識別數據，即不能正確的分類，模型測試的時候不能夠 ...