轉載來自:https://www.cnblogs.com/lhfhaifeng/p/10671349.html L1范數 L1范數是指向量中各個元素絕對值之和 L2范數 L2范數、歐幾里得范數一些概念。 首先,明確一點,常用到的幾個概念,含義相同。 歐幾里得范數 ...
L 范數 L 范數是指向量中各個元素絕對值之和 L 范數 L 范數 歐幾里得范數一些概念。 首先,明確一點,常用到的幾個概念,含義相同。 歐幾里得范數 Euclidean norm 歐式長度 L 范數 L 距離 Euclidean norm Euclidean length L norm L distance norm 對於一個向量,假設向量 L 范數表示符合可以為或者,甚至 計算公式如下 其中n ...
2019-04-08 16:28 0 19217 推薦指數:
轉載來自:https://www.cnblogs.com/lhfhaifeng/p/10671349.html L1范數 L1范數是指向量中各個元素絕對值之和 L2范數 L2范數、歐幾里得范數一些概念。 首先,明確一點,常用到的幾個概念,含義相同。 歐幾里得范數 ...
讀了博主https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/80569888的文章做簡要的記錄。 范數可以當作距離來理解。 L1范數: 曼哈頓距離,公式如下: ,機器學習中的L1范數應用形式為:,為L1范數。 L2范數: 歐式距離 ...
1 歸一化處理 歸一化是一種數理統計中常用的數據預處理手段,在機器學習中歸一化通常將數據向量每個維度的數據映射到(0,1)或(-1,1)之間的區間或者將數據向量的某個范數映射為1,歸一化好處有兩個: (1) 消除數據單位的影響:其一可以將有單位的數據轉為無單位的標准 ...
1. L2范數 2. L2范數損失 3. L2 損失(均方誤差) 參考來源: L1和L2 詳解(范數、損失函數、正則化) - suwenyuan - 博客園 (cnblogs.com) L1損失(MAE)、L2損失(MSE)_馬鵬森的博客 ...
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 ...
『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 ...
{align*} \] 向量的范數定義 \[\begin{align*} \vec x &= ...
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 ...