數據預處理中歸一化（Normalization）與損失函數中正則化（Regularization）解惑
背景：數據挖掘/機器學習中的術語較多，而且我的知識有限。之前一直疑惑正則這個概念。所以寫了篇博文梳理下 摘要： 1.正則化（Regularization） 1.1 正則化的目的 1.2 結構風險最小化（SRM）理論 1.3 L1范數（lasso），L2范數 ...
原文：神經網絡數據預處理，正則化與損失函數
數據預處理 關於數據預處理我們有 個常用的符號，數據矩陣 X ，假設其尺寸是 N times D N 是數據樣本的數量， D 是數據的維度 。 . 均值減去 均值減法 Mean subtraction 是預處理最常用的形式。它對數據中每個獨立特征減去平均值，從幾何上可以理解為在每個維度上都將數據雲的中心都遷移到原點。 在numpy中，該操作可以通過代碼 X n p cdot operatorna ...
2019-06-13 13:18 0 955 推薦指數：
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