原文:L2范數歸一化概念和優勢

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 , 或 , 之間的區間或者將數據向量的某個范數映射為 ,歸一化好處有兩個: 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數據,如成年人的身高 cm 成年人體重 Kg,身高的單位是厘米而體重的單位是千克,不同維度的數據單位不一樣,造成原始數據不能直接代入機器學習中進行處理,所 ...

2019-07-13 14:30 0 2492 推薦指數:

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概念理解_L2范數(歐幾里得范數

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 ...

Sun Jul 26 18:25:00 CST 2020 0 535
概念理解_L2范數(歐幾里得范數

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(Euclidean norm) ==歐式長度 =L2 范數 ==L2距離 Euclidean norm ...

Tue Apr 09 00:28:00 CST 2019 0 19217
L1范數L2范數正則

正則L2范數正則。 正則的目的:提高模型在未知測試數據上的泛化力,避免參數過擬合。 正則 ...

Fri Aug 03 19:53:00 CST 2018 0 798
L0、L1、L2范數正則

一、范數概念 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、L2L_infinity范數。 二、范數正則背景 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
機器學習中的規則范數(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。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核范數規則。最后聊下規則項參數的選擇問題。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 ...

Mon May 05 21:12:00 CST 2014 6 6753
L1范數L2范數

L1范數L2范數​ ​ L1范數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 ...

Sat Mar 30 19:10:00 CST 2019 0 569
 
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