范数第4页

OpenCV各模块函数使用实例（11）--- 矩阵和数组操作（Operations on arrays）

OpenCV各模块函数使用实例（11）M、矩阵和数组操作（Operationsonarrays）本节描述矩阵的基本操作，这些操作是图像处理和其他数组算法实现的基本操作，包括矩阵的运算，特征值和特征向量，范数和逆矩阵

愚鬼·2023-11-13 11:44

数据挖掘--非负矩阵分解

活跃集方法：在F范数下，进行矩阵的分解，可以看作是对矩阵A的每一列在二范数意义下进行的

萝卜丝皮尔·2023-11-12 22:44

L1，L2，Lp，L∞范数，曼哈顿距离，欧式距离，切比雪夫距离，闵可夫斯基距离以及损失函数和正则项的应用

什么是范数？

迷雾总会解·2023-11-11 22:26

机器学习笔记（三）

与隐马尔可夫模型卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN聚类与集成算法机器学习笔记（三）回归分析线性回归损失函数最小二乘法岭回归（RidgeRegression）套索回归（lasso回归）逻辑回归(对数几率回归)范数协方差线性判别分析

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

【入门深度学习】Pytorch基础知识（二）

敲代码的喜羊羊·2023-11-11 07:40

为何固定资产管理系统被普遍引入到企业管理中？

缺乏统一规范数据无据可循固定资产分布广、种类杂，缺乏统一规范，无法归类分析、快速定位查询资产信息，资产流转过程不清晰，数据无据可循。例如：设备没有统一编码规则。管理手段原始资

doris6100·2023-11-11 02:24

向量的范数、矩阵的范数

向量的范数p-范数常用的0-范数、1-范数、2-范数、无穷-范数其实都是p-范数的特殊情形。0-范数当p=0时，表示0-范数。它比较特殊，本质是一种计数，表示向量中非0元素的个数。

听海边涛声·2023-11-10 15:21

常见的机器学习模型正则化的方式

答：第一类：引入参数范数惩罚项通过在损失函数中添加一个参数范数惩罚，限制模型的学习能力。其中，常见的有：L1正则化与L2正则化。

Yuetianw·2023-11-10 14:51

机器学习之正则化

比如，正则化项可以是模型参数向量的范数。正则化一般具有如下形式：其中，第一项是经验风险，第二项是正则化项，λ是调整经验风险和正则化间的系数，称为正则化系数。正则化项可以取

爱无限~·2023-11-10 14:47

基于范数求解缩放因子方法的MIMO系统预编码技术matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1.MIMO系统模型4.2.基于范数求解缩放因子的预编码技术5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本

简简单单做算法·2023-11-10 07:06

vue3 ts pinia openapi vue-query pnpm docker前端架构小记

接口返回的Object不拿到真实数据都不知道有哪些字段，接手别人js项目(无类型)很痛苦需要手动写很多request函数去调用api，手动书写各种判断枚举值缺乏代码格式化，代码错误检查，gitcommit规范数据流要么太死板

lane_developer·2023-11-09 15:37

SQL Server 数据库设计、命名、编码规范

通过此标准，来规范数据库设计。通过一致的系统解决方案，能给我们的系统带来以下优点：开发出高可管理性的高质量系统能够快速的进行开发减少维护代码的时间Þ非常容易的把

songguozhi·2023-11-09 13:12

OpenCV的函数normalize()的两个作用:调整矩阵的值范围(归一化处理)、规范化矩阵的范数为某个值

OpenCV的函数normalize()的两个作用:调整矩阵的值范围(归一化处理)、规范化矩阵的范数为某个值函数normalize()有两个原型:原型一：voidcv::normalize(InputArraysrc

昊虹AI笔记·2023-11-09 07:56

智慧工地源码手册文档 app 数据大屏、硬件对接、萤石云

智慧工地源码统一数据标准、规范数据接口智慧工地建设背景1.集团化统管空白建设工程数量多、地点分散，各项目自建平台浪费成本，难于统一管理。2.工程质量监管钢筋、混凝土等材

星辰大海里编程·2023-11-09 07:07

最后的防线：数据存储加密方案

防范数据安全风险事件的发生、保障业务运营以及企业自身的发展需要都成为了企业在数据安全建设中的关注焦点。在信通院发布的《20

代野·2023-11-08 17:50

范数-Norm- the concept

范数-Norm-theconcept向量的范数定义：常用的向量的范数：模型空间的限制向量的范数定义：1.向量的范数可以简单形象的理解为向量的长度，或者向量到零点的距离，或者相应的两个点之间的距离。

法蒂芬·2023-11-06 17:05

什么是范数-学习

一、向量范数对N维度的空间Rn中任意一个向量X，按照一定的法则，有一个确定的实数与之相对应，该实数记作║x║，如果║x║满足下面的三个性质，那么我们就称║x║为向量x的向量范数。

Bupt_Luke·2023-11-06 17:34

L2范数-欧几里得范数

L1范数L1范数是指向量中各个元素绝对值之和L2范数L2范数、欧几里得范数一些概念。首先，明确一点，常用到的几个概念，含义相同。

Dxxl·2023-11-06 17:33

二范数-特征值的意义-矩阵范数-向量范数-

范数，是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，泛函是一个函数，其为矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。半范数反而可以为非零的矢量赋予零长度。

nancy_princess·2023-11-06 17:02

范数--L-P

什么是范数？范数，是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，范数是一个函数，是矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数。

jsc142915·2023-11-06 17:31

范数-向量范数和矩阵范数

1概括：范数（norm）是数学中的一种基本概念，满足条件：非负性齐次性三角不等式它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。范数包括向量范数和矩阵范数。

ZPILOTE·2023-11-06 17:58

矩阵范数 - 知识点整理

注:以下内容均由个人整理,不保证完全准确,如有纰漏,欢迎交流讨论参考:杨明,刘先忠.矩阵论(第二版)[M].武汉:华中科技大学出版社,20055矩阵范数5.1向量范数向量范数概念Def5.1:Vn(F)

PeakCrosser·2023-11-06 17:57

范数-空间范数

范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。

彐雨·2023-11-06 17:25

【动手学深度学习】课程笔记 05-07 线性代数、矩阵计算和自动求导

令夏二十三·2023-11-06 08:07

证明p-norm是凸函数

p}∣∣x∣∣p=(∑i=1n∣xi∣p)1/p结论首先给出结论：当0范数要求的三角不等式

Longlongaaago·2023-11-05 09:46

动手学机器学习——数据预处理&线性代数

动手学机器学习1.监督学习2.无监督学习3.强化学习4.入门知识5.数据预处理6.线性代数5.1非降维求和6.2点积6.3矩阵乘法6.3范数1.监督学习判断回归问题的一个很好的经验法则是，任何有关“多少

Philo`·2023-11-05 02:02

python 求数组极值，均值和范数 2021-11-05

python求数组极值，均值和范数importnumpyasnpimportnumpyasrdarr=rd.randiant(1,100,size=(10,10),dtype='uint8')np.savetxt

远方的飞鱼·2023-11-04 16:21

21个MySQL表设计的经验准则

1.命名规范数据库表名、字段名、索引名等都需要命名规范，可读性高(一般要求用英文)，让别人一看命名，就知道这个字段表示什么意思。

敲代码的程序狗·2023-11-04 15:08

L1-norm (L1范数) L2-norm(L2范数)

同样存在L0、L3等，L1、L2范数应用比较多。一个向量的norm就是将该向量投影到[0,∞)范围内的值，其中0值只有零向量的norm取到。

w__Y__w·2023-11-03 21:52

L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法

L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法涉及L1-L2范数的机器学习问题非常常见，例如我们遇到的去噪、稀疏表示和压缩感知。

weixin_30408165·2023-11-03 21:21

向量的1范数，2范数，无穷范数，KNN中的Lp距离

L-0范数：用来统计向量中非零元素的个数。L-1范数：向量中所有元素的绝对值之和。L-2范数：欧式距离。L-∞范数：计算向量中的最大值。

开始King·2023-11-03 21:11

基于L2,1范数的特征选择方法

ChrisH.Q.Ding.EfficientandRobustFeatureSelectionviaJointL2,1-NormsMinimization,NIPS,pp.1813-1821,2010的阅读心得总结该论文提出了一种基于损失函数和正则项的L2,1L2,1范数来实现一种高效

静守道·2023-11-03 21:10

向量的2-范数、矩阵的2-范数

向量的2-范数、矩阵的2-范数向量的2-范数矩阵的2-范数向量的2-范数α\alphaα是一个行向量，α⋅αH=∥α∥2\alpha\cdot{\alpha^H}={\left\|\alpha\right

heiyahou·2023-11-03 21:07

数据挖掘题目：设ε= 2倍的格网间距，MinPts = 6, 采用基于1-范数距离的DBSCAN算法对下图中的实心格网点进行聚类，并给出聚类结果（代码解答）

问题代码importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportDBSCAN#pipinstallmatplotlib#pipinstallnumpy#pipinstallscikit-learn#实心格网点的坐标solid_points=np.array([[1,1],[2,1],[3,1],[1,2],[2,2],

石去皿·2023-11-03 20:25

数据治理

目标：-一是控制数据使用成本，主要是计算资源问题，模型冗余问题-二是提升查询效率和解决问题效率，包括模型不稳定，标准性差问题，优化数据管理方案规范数据建设，指标建设，保障数据建模统一性，统一标准。

洲洲洲xxx·2023-11-03 19:52

Excel数据透视表经典教程一《数据透视规范》

用到数据透视表的情况如下：1、有大量的数据、使用函数计算慢，繁琐2、希望快速制作、整理、分析各种报表3、数据源经常发生变化、并且要经常分析和处理最新的数据4、想快速洞察数据背后隐藏的意义一、数据透视规范数据透视规范在通过现有表格创建数据透视表时

夜的乄第七章·2023-11-03 15:43

2.预备知识-3GPT版

维数组样例二、创建数组三、访问元素四、数据操作D2L注意点五、数据预处理D2L注意点六、QANo.2线性代数一、标量二、向量1、基本操作2、空间表示3、乘法三、矩阵1、基本操作2、乘法3、空间表示4、乘法5、范数

霸时斌子·2023-11-03 06:52

pytorch 笔记：torch.nn.utils.clip_grad_norm_

梯度裁剪通过限制梯度的范数来防止梯度的值变得过大2工作方式计算所有参数的梯度的范数。范数可以是任意的p-范数，通过norm_type参数设置，默认为2-范数（即欧几里得范数）。

UQI-LIUWJ·2023-11-03 05:11

L1和L2正则化通俗理解

1.L1和L2的区别在机器学习中，L1范数(L2normalization)是指向量中各个元素绝对值之和，通常表述为，线性回归中使用L1正则的模型也叫Lassoregu

shadowismine·2023-11-02 23:06

最优化方法(学习笔记)-第六章逼近与拟合

文章目录范数逼近和最小范数观测m≥\geq≥未知n范数逼近的定义及解释罚函数逼近观测m≤\leq≤未知n最小范数问题最小罚函数问题正则化逼近正则化理解标量化问题TikhonovregularizationOptimalinputdesignSignalreconstruction

oliveQ·2023-11-02 08:00

2.预备知识-2简化版

维数组样例二、创建数组三、访问元素四、数据操作D2L注意点五、数据预处理D2L注意点六、QANo.2线性代数一、标量二、向量1、基本操作2、空间表示3、乘法三、矩阵1、基本操作2、乘法3、空间表示4、乘法5、范数

霸时斌子·2023-11-02 01:10

聚类_21范数_NMF_非负矩阵分解：Robust Manifold Nonnegative Matrix Factorization

将21范数应用到NMF的一篇论文，写的有些简略，后面有时间再补充Abstract非负矩阵分解（NMF）是用于数据分析的应用最广泛的聚类技术之一。

Lr_AI·2023-11-01 19:38

稀疏优化L1范数最小化问题求解之基追踪准则(Basis Pursuit)——原理及其Python实现

文章目录一、前言二、问题重述三、构造ℓ1\ell_1ℓ1范数四、ℓ1\ell_1ℓ1范数最小化问题转换为线性规划问题五、基于linprog的基追踪Python代码六、运行测试七、总结一、前言本文针对压缩重构感知中的稀疏优化问题

Z.Q.Feng·2023-10-31 01:02

43基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题，实现L1范数最小化问题求解，首先构造信号，并进行离散余弦变换，保证稀疏度，采用多个方法进行稀疏重构

基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题，实现L1范数最小化问题求解，首先构造信号，并进行离散余弦变换，保证稀疏度，采用多个方法进行稀疏重构，分别有，（1）基于L1正则的最小二乘算法-L1_Ls

顶呱呱程序·2023-10-31 01:25

机器学习中的范数规则化之（二）核范数与规则项参数选择

上一篇博文，我们聊到了L0，L1和L2范数，这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。谢谢。

cicilover·2023-10-31 01:55

压缩感知重构算法之基追踪(Basis Pursuit, BP)

除匹配追踪类贪婪迭代算法之外，压缩感知重构算法另一大类就是凸优化算法或最优化逼近方法，这类方法通过将非凸问题转化为凸问题求解找到信号的逼近，其中最常用的方法就是基追踪(BasisPursuit,BP)，该方法提出使用l1范数替代

Anstrue·2023-10-31 01:24

压缩感知重构算法之基追踪(Basis Pursuit, BP).基追踪并不能称为一个具体的算法，而是一种最优化准则,可以有很多实现方式,我认为指的是L0可以变为L1的准则

基追踪（basispursuit）算法是一种用来求解未知参量L1范数最小化的等式约束问题的算法。基追踪是通常在信号处理中使用的一种对已知系数稀疏化的手段。

I_AM_V_MAN·2023-10-31 01:54

L0、L1、L2范数、核范数、优化与调参剖析、向量范数与矩阵范数

向量范数与矩阵范数【精简、一目了然】:向量范数与矩阵范数-知乎矩阵分析(四)向量和矩阵的范数【较全面】：矩阵分析(四)向量和矩阵的范数-简书范数——百度百科：https://baike.baidu.com

Dust_Evc·2023-10-31 01:23

43基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题，实现L1范数最小化问题求解。