機器學習中的規則化范數(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 ...
原文：L0、L1和L2范數在機器學習中的用途
L L 和L 范數在機器學習中的用途 參考來源：https: zhuanlan.zhihu.com p 結論 L 范數：向量中非 元素的個數 L 范數：向量中各個元素絕對值之和 L 范數：向量中各元素的平方和在求平方根. 結論 L 范數可以進行特征選擇, 即讓特征的系數變為 L 范數可以防止過擬合, 提升模型的泛化能力 L 會趨向於產生少量的特征, 而其他的特征都是 L 會選擇更多的特征, 這些特 ...
2021-02-22 14:49 0 339 推薦指數：
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機器學習中正則懲罰項L0/L1/L2范數詳解
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