L0范数第27页

数据预处理与特征工程

处理对象：无效数据、重复数据、含缺失值的数据、含异常值的数据、不规范数据。

abtgu·2022-11-16 13:23

岭回归、lasso回归、ElasticNet回归概念整理

公式：2.概念将下面之前先来了解一下什么叫L0/L1/L2范数L0:向量中非零元素个数L1:向量中各元素的绝对值之和（美称‘稀疏规则算子’）L2:向量中各元素的平方和后再对和开平方（有点

我不是企鹅·2022-11-16 10:17

岭回归，LASSO回归与弹性网

话句话说就是特征向量组成的矩阵不是一个满秩矩阵（特征数大于对应矩阵的秩）岭回归岭回归的代价函数是经过L2正则化（正则化可以降低模型复杂度）后的代价函数，如下，并对其求导令导数为0，得到参数θθθ（也即www）如下：L2范数惩罚项的加入使得

Leee_song·2022-11-16 10:46

数据的距离度量一、欧式距离，曼哈顿距离，闵氏距离，切比雪夫距离，兰氏距离，马氏距离

欧式距离最常用的距离，用于衡量欧式空间中两点间的距离，等同于两个同维向量之差的2-范数，也称为L2距离：d(x,y)=∑i=1n(xi−yi)

RuiH.AI·2022-11-15 13:06

torch.renorm()参数以及代码解释

self.entityEmbedding.weight.data.copy_(torch.renorm(input=self.entityEmbedding.weight.detach().cpu(),p=2,dim=0,maxnorm=1.0))#p=2用L2范数

温涛·2022-11-14 13:46

机器学习过拟合---范数

过拟合产生的原因：①假设过于复杂②噪音数据③数据规模太小解决过拟合的方案：数据清洗（将错误的lable纠正或者删除错误的数据），伪造更多的数据，正则化，验正正则化--范数:转自http://blog.csdn.net

weixin_34217773·2022-11-14 13:46

l2范数求导_机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将这

weixin_39997443·2022-11-14 13:46

2020-10-13 一阶范数；二阶范数

学习目标：一阶范数；二阶范数学习内容：过拟合与规则化监督机器学习问题：在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。

weeekly·2022-11-14 13:14

【机器学习】范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。

feng_zhiyu·2022-11-14 13:42

AI 数学基础知识-方向导数与梯度、范数矩阵、SVD分解、PCA、凸函数

原课程链接自己的课程笔记，方便自己查漏补缺。想补充数学预备知识的友友，建议去看原视频。相比于考研数学，这里更注重理解，而不是强调计算能力。数分方向导数和梯度之后学梯度下降算法需要，考研时没学留下的坑，赶紧补下面又通过一个案例计算说明：梯度方向的方向导数=梯度的模线性代数a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])b=np.array([[1,2,1],[2,2,1]])#点对点相乘n

海星？海欣！·2022-11-14 13:10

L0，L1范数详解

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。

VictorLeeLk·2022-11-14 13:40

机器学习中的范数规则化-L0,L1和L2范式

我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将这个五个部分分成两篇博文。

Candy_GL·2022-11-14 13:09

一、基础知识(1)-范数、导数

一、范数1.1向量范数定义：满足正定、齐次、三角不等式，则称从向量空间到实数域的非负函数的范数lpl_plp范数：∣∣v∣∣p=(∣v1∣p+∣v2∣p+...

nefu_0iq·2022-11-14 13:07

机器学习笔记——模型选择与正则化

机器学习笔记——模型选择与正则化一、模型选择1.方差与偏差2.过拟合与欠拟合3.模型选择的平衡4.欠、过拟合解决方法二、正则化1.正则化线性回归2.正则化对数回归3.训练集规模对误差的影响4.模型性能评估三.范数与正则化

AgentSmart·2022-11-14 10:19

最小二乘法函数拟合原理及matlab实现—数学笔记

最小二乘法函数拟合原理及matlab实现——数值分析数学笔记如有纰漏，欢迎指正文章目录最小二乘法函数拟合原理及matlab实现前言一、拟合标准1.使偏差向量满足111-范数2.使偏差向量满足∞\infty

DJZYCDJ·2022-11-14 07:18

【矩阵论】范数和矩阵函数（2）

范数及矩阵函数之收敛性与矩阵函数定义矩阵的范数是为了讨论矩阵的收敛性。注：范数和矩阵函数这个系列的（1）（2）等划分是按照章节来的，与视频的分集并不完全一致。

kodoshinichi·2022-11-13 17:58

【矩阵论】范数和矩阵函数（1）

范数及矩阵函数之范数的概念首先将本章的内容做以下大致的梳理：我们通过范数的概念来解决矩阵函数的问题，利用矩阵的函数可以解决很多实际问题。

kodoshinichi·2022-11-13 17:28

torch 范数归一化

importtorchimporttorch.nn.functionalasFinput=torch.nn.Parameter(torch.randn(2,3))x=F.normalize(input,p=2,dim=1,eps=1e-12,out=None)y=torch.norm(x,dim=1)print(x)print(y)

FakeOccupational·2022-11-13 11:58

pytorch中x.norm(p=2,dim=1,keepdim=True)的理解

代码：x.norm(p=2,dim=1,keepdim=True)功能：求指定维度上的范数。

岁月神偷小拳拳·2022-11-13 10:19

机器学习中常用范数与距离

机器学习中常用范数与距离前言范数向量范数矩阵范数距离曼哈顿距离欧氏距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离标准化欧氏距离马氏距离余弦距离相关系数与相关距离汉明距离杰卡德类似系数参考文章前言在机器学习中经常会涉及到范数和距离的概念

hfutdog·2022-11-12 15:08

高维数据建模 || PCA秩极小化视角下的模型选择

PCA秩极小化视角下的PCA模型选择文章目录PCA秩极小化视角下的PCA模型选择1.PCA几何视角2.从PCA几何模型到矩阵秩极小化模型3.基于核范数的PCA秩极小化模型4.秩极小化模型的求解-奇异值域值法

Mr_LeeCZ·2022-11-11 07:58

矩阵理论复习（三）

矩阵范数的定义矩阵范数的性质Pmxn上的任意两个矩阵范数均等价。

Caramel_biscuit·2022-11-11 00:54

【cs231n】正则化

L2regularizationL2范数是指向量各元素的平方和然后再求平方根。L2正则化就是在损失函数后加一项Loss+1

JoeYF_·2022-11-10 10:06

H无穷控制理论与应用案例分析

信号的H2范数：信号的H无穷范数：系统的H2范数：系统的H无穷范数：传递函数(矩阵)的H2/H无穷范数：与系统同。稳定不代表没有静态误差系统中的不确定性：不确定性分为结构不确定性和参数不确定性。

干了这碗汤·2022-11-10 07:32

H无穷控制

H无穷优化控制问题可归纳为：求出一个使系统内部稳定的控制器K(s)，使闭环传函Tzw的无穷范数极小。LQG的弱点：对控制的一个主要挑战使多变量控制系统设计，因为MIMO系统的传函是一个矩阵。

干了这碗汤·2022-11-10 07:32

矩阵篇（一）-- 向量范数与矩阵范数的认识

长路漫漫2021·2022-11-09 12:18

深度学习——名词总结篇

一条边上有多个点的图二阶超图:平时使用的图三阶超图:101.hardsamplemining:取那些识别不好的样本再次进行模型微调100.groundtruth:直述：有监督学习里的真值，有效值，标准值90.范数

无意识积累中·2022-11-09 10:36

矩阵论（零）：线性代数基础知识整理（4）——线性空间与线性变换

本文主要有以下内容：线性空间线性空间与子空间內积公理（向量的正交投影、Cauchy-Schwarz不等式）范数公理（由内积诱导的范数、常用的向量范数、向量间距离）

exp(i)·2022-11-09 10:57

CTPN实战（2）LOSS

1.1针对分类问题和回归问题，有不同的损失函数，首先简单介绍回归问题常用的损失函数，1.1.1均方误差(MSE)：均方误差是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值与目标值之间差值的平方和，也叫L2范数损失函数

wyl2077·2022-11-08 13:10

Convolutional Neural Networks for Sentence Classification(卷积神经网络句子分类）

目录摘要原文翻译单词解释技术解读引言原文翻译单词解释技术解读原文翻译单词解释技术解读原文翻译单词解释技术解读原文翻译单词解释技术解读、Model原文单词解释技术解读Regularization原文单词解释技术解读数据集和实验超参数和模型训练翻译涉及技术dropout技术l2范数网格搜索使用场景随机梯度下降梯度下降算法随机梯度下降算法预训练词向量技术解读预训练词向量模型变体本文使用基准模型线索结论和

big_matster·2022-11-07 08:45

Python处理矩阵和线性代数问题

矩阵分解cholesky，qr，奇异值分解svd求特征值eigvals，共轭对称阵特征值eigvalsh(a[,UPLO])特征值和特征向量eig，共轭对称的特征值和向量eigh(a[,UPLO])特征数字范数

微小冷·2022-11-06 23:52

醉花阴游银助湖遇莲花池

2020年l0月13日醉花阴《中原音韵》注“黄钟宫”。《太平乐府》注“中吕宫”。双调五十二字，前后段各五句、三仄韵5个小时，不给发文。、

柏荣生·2022-11-05 22:06

Pytorch学习笔记4

Pytorch学习笔记4过拟合与欠拟合交叉验证减少overfitting把训练集划分为K份，每次取1/k作为验证集减轻overfitting正则化方法：在损失函数中加入一范数，使得参数尽量小，减少模型复杂度

深度学不学习·2022-11-04 11:09

【MySQL】MySQL知识总结

MySql简介数据库操作关系模型查看数据库创建数据库选择数据库删除数据库数据库命名规范数据表的操作创建一个班级表表的创建列名列的类型定义整型类型(1)类型名后面的小括号（2）UNSIGNED(无符号)(

半生瓜のblog·2022-11-03 22:52

用Scikit-learn和TensorFlow进行机器学习（二）

文章目录一个完整的机器学习项目一、真实数据二、项目概述1、划定问题2、选择性能指标（损失函数）（1）回归任务（2）平均绝对误差（MAE，MeanAbsoluteError）（3）范数3、核实假设三、获取数据

__盛夏光年__·2022-11-02 15:38

深度学习入门（十一）权重衰减

深度学习入门（十一）权重衰减前言权重衰退使用均方范数作为硬性限制（不常用）使用均方范数作为柔性限制演示对最优解的影响参数更新法则总结代码演示(从零实现)1初始化模型参数2定义L2范数惩罚3定义训练代码实现

澪mio·2022-11-02 15:37

理解支持向量机SVM

L2范数3、单位向量模为1的向量。

等风来sul·2022-10-30 07:38

计算机视觉入门知识一：数据分类基础（李飞飞斯坦福计算机视觉课程）

目录数据驱动方法第一个分类器：最近邻分类器（NearestNeighbor）计算机如何比较两张图片的差别（L1距离比较法）KNN（K值最近邻算法）关于L1和L2范数超参数如何在实验中选择合适的超参数KNN

好喜欢吃红柚子·2022-10-28 15:04

机器学习笔记--1.3数学基础

1.范数L1范数：各个元素绝对值之和；L2范数：各个元素平方和的开方；Lp范数：各个元素绝对值p次方和的1/p次方；L∞范数：各个元素绝对值最大的那个元素。

CLBTH·2022-10-28 14:52

ccc-机器学习数学基础-2

偏向于理解，不涉及证明一、向量、矩阵、张量一个一维数组（行或者列）被称作为向量，同时满足具有大小和方向两个性质向量的范数：0范数，即向量a中非零元素的个数，常表示为||a||01范数，即向量a中所有元素绝对值之和

扔出去的回旋镖·2022-10-28 14:50

进阶篇

目录模型实用技巧特征提升特征抽取特征筛选模型正则化欠拟合与过拟合L1范数正则化L2范数正则化模型检测留一验证交叉验证超参数搜索网格搜索并行搜索流行库/模型实践自然语言处理包（NLTK）词向量(Word2Vec

萌新待开发·2022-10-28 10:54

面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述

美国高速公路交通安全管理局将自动驾驶分为L0～L5共6个等级，从L0到L5，汽车的智能化水平逐渐提升。L5级的自动驾驶汽车可以在任何环境下完成所有的驾驶操作而不需要人类驾驶员的干预。

宋罗世家技术屋·2022-10-26 19:48

计算机视觉基础知识（1）

1.2向量的1范数：向量的各个元素的绝对值之和向量的2范数：向量的每个元素的平

Hui_chen*·2022-10-26 09:30

跟李沐学AI-动手学深度学习-权重衰退+Dropout

目录权重衰退使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为柔性限制总结Dropout(丢弃法)动机无偏差的加入噪音使用丢弃法推理中的丢弃法总结权重衰退是最广泛使用的正则化的技术之一。

洋-葱·2022-10-24 18:19

python库01—scipy.linalg(线性代数)

目录1.矩阵的基本运算1.1矩阵的逆:linalg.inv()1.2求解线性方程组：linalg.solve()1.3行列式：linalg.det(A)1.4计算范数：linalg.norm(B)1.5

Top Secret·2022-10-24 18:17

机器学习学习笔记-西瓜书

西瓜书笔记文章目录模型评估和选择线性模型决策树神经网络支持向量机贝叶斯分类集成学习聚类性能度量与距离计算原型聚类密度聚类层次聚类降维与度量学习特征选择与稀疏学习计算学习理论半监督学习半监督学习的方法概率图模型规则学习强化学习误差函数卷积池化后的图像大小计算集成学习评估特征的重要性L0

龙海L·2022-10-24 18:17

机器学习基础总结

线性回归线性模型评估逻辑回归介绍优缺点应用探索性分析数据预处理无监督编码有监督编码重复值、缺失值、异常值处理重复值缺失值异常值数据归一化、标准化min-max（归一化）meannormalizationz-score（标准化）L1和L2范数数据分箱

changreal·2022-10-20 22:37

神经网络调参心得简记+一些trick总结

SGD和Adam优化的比较规则项L1范数和L2范数的选择bat

chutongz·2022-10-13 10:24

机器学习算法——支持向量机SVM2(硬间隔与支持向量)

假设样本点x0(x0为向量)到超平面S距离d的计算过程为：设点x0在平面S上的投影为x1,则wTx1+b=0由于向量与平面S的法向量w平行，所以（公式2.1）在这里为了方便理解，我们先讲解一下范数的概念

Vicky_xiduoduo·2022-10-13 07:51

最优化理论（三）

配合视频中科大-凸优化配合笔记凸优化笔记文章目录三、凸优化算法三、凸优化算法LPLPLP松弛和拉格朗日松弛的对偶关系，带等式约束可微凸优化的罚函数可微凸优化问题对偶函数和罚函数形式：二范数和log−barrierlog-barrierlog

_森罗万象·2022-10-12 10:08

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