L1特征选择第16页

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

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、鲁棒的特征选择方法

静守道·2023-11-03 21:10

特征工程（二）——特征选择

特征工程主要包括特征归一化、类型特征的表示、特征选择及非结构化数据的表示。本文主要介绍特征选择的常用方法。现实

叫我e卵石·2023-11-03 20:52

2022-04-26模拟513060砖形图

比如国防L1两侧在幅度上大致相当

单波交易法·2023-11-03 13:23

路线_机器学习

典型算法3.3编程语言、工具和环境3.3.1python3.3.2R3.3.3其他语言3.3.4大数据相关3.3.5操作系统3.4基本工作流程3.4.1抽象成数学问题3.4.2获取数据3.4.3特征预处理与特征选择

榴霖燚炀·2023-11-03 11:36

智能优化算法-超290种基础优化算法Matlab版代码下载

引言群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。

88号技师·2023-11-03 00:22

【机器学习】二、决策树

目录一、决策树定义：二、决策树特征选择2.1特征选择问题2.2信息增益2.2.1熵2.2.2信息增益三、决策树的生成3.1ID3算法3.1.1理论推导3.1.2代码实现3.2C4.5算法3.2.1理论推导

TwcatL_tree·2023-11-03 00:23

L1和L2正则化通俗理解

为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如L1和L2正则化。

shadowismine·2023-11-02 23:06

利用chatgpt大语言模型来做数据预处理

数据预处理是机器学习中的一个重要步骤，包括数据清洗、数据转换、特征选择等。这些步骤通常需要人工进行，或者使用专门的数据预处理工具和库，如Python的Pandas库、Scikit-learn库等。

田晖扬·2023-11-02 14:14

【数据结构】动手实现一个简单的跳表！

现在，我们开始来搭建L1层，即：从L0层的哨兵节点开始，遍历链表，随机地决定该节点是否

Skylar Lin·2023-11-02 12:46

宿舍台灯什么光对眼睛好？推荐适合学生宿舍用的台灯

TOP1：南卡护眼台灯L1推荐指数：❤❤❤❤❤南卡护眼台灯L1专注解决

爱瞳小tips·2023-11-02 12:29

台灯频闪对眼睛有哪些危害？2022双十一最值得入手的防频闪护眼灯推荐

1、南卡护眼台灯L1南卡护眼台灯L1的防频闪效果是极其顶尖的，几乎没有频闪危害，这是因为其不

ASDSDFSDAQ·2023-11-02 12:23

中小学生用什么台灯对眼睛最好？双十一护眼台灯推荐

1、书客L1护眼台灯参考价格：399元国标级别：AA级照射面积：

2301_79655215·2023-11-02 12:52

大数据预处理及可视化分析复习

数据分析的步骤：第二章了解Python1、Python的历史：2、Python的特性：3、Python与数据分析的关系：第三章数据预处理1、数据的分类：2、数据的特征：3、数据质量：4、数据清洗：5、特征选择

_雕尔塔_·2023-11-02 12:42

力扣简单题--链表排序和链表的理解问题

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]来源：力扣（LeetCode

从没觉得自己胖z·2023-11-02 02:43

力扣21 - 合并两个有序链表【归并排序思维】

新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2

烽起黎明·2023-11-02 01:07

LeetCode 热题 100 思路整理(C++) – Q2 两数相加

示例1：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=

xiaobocai_·2023-11-01 23:15

LeetCode 热题 HOT 100 - 1-两数相加

两数相加想要我vscode的主题还有在vscode上刷leetcode可以看我之前的博客1.题解classSolution{public:ListNode*addTwoNumbers(ListNode*l1

lucky九年·2023-11-01 23:39

Leetcode 热题2. 两数相加（c++，完整版代码）

示例1：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=[

GalaxySummer·2023-11-01 23:37

【Python】将列表转化为字符串

例如，我们有一个列表l1=[1,'s',999,'www']，如果想把它转化为字符串，则可以使用以下方法：l1=[1,'s',999,'www']l2=[str(i)foriinl1]print(l2)

一只大黄猫·2023-11-01 21:28

算法学习打卡day4｜合并两个有序链表、合并k个有序链表、19.删除链表的倒数第N个节点、寻找单链表的中点、链表相交、142.环形链表II

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]思路：两种方法：迭代法和递归法迭代法：建立一个虚拟头节点，两个链表同时遍历

涛涛begin·2023-11-01 20:01

特征工程实践总结

其中主要包括了数据认知，数据清洗，特征构建，特征选择四个部分。数据认知：基于实际业务场景理解数据内容，发现数据与研究问题的关系。数据清洗：对数据进行规整，移除重复变量、处理缺失、异常数据等。

caomengsi·2023-11-01 14:53

机器学习(六)构建机器学习模型

其中数据预处理包含了对数据的基本处理，包括特征抽取及缩放、特征选择、特征降维和特征抽样；我们将带有类标的原始数据划按照82原则分为训练数据集和测试集。

大模型Maynor·2023-11-01 10:51

Leetcode—2.两数相加【中等】

*structListNode{*intval;*structListNode*next;*};*/structListNode*addTwoNumbers(structListNode*l1,structListNode

源代码•宸·2023-11-01 07:05

Leetcode—485.最大连续1的个数【中等】明天修改

*structListNode{*intval;*structListNode*next;*};*/structListNode*addTwoNumbers(structListNode*l1,structListNode

源代码•宸·2023-11-01 07:25

见微知著，你真的搞懂Google的Wide&Deep模型了吗？

今天的文章内容来源于一次跟网友的讨论，同行网友的问题是这样的：为什么在Google的Wide&Deep模型中，要使用带L1正则化项的FTRL作为wide部分的优化方法，而使用AdaGrad作为deep部分的优化方法

王喆的机器学习笔记·2023-11-01 06:54

LeedCode 143：重排链表

重排链表题目描述：给定一个单链表L的头节点head，单链表L表示为：L0→L1→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换

夜已如歌_ok·2023-10-31 23:35

LeetCode 143. 重排链表 | Python

143.重排链表题目来源：力扣（LeetCode）https://leetcode-cn.com/problems/reorder-list/题目给定一个单链表L:L0→L1→...

"大梦三千秋·2023-10-31 23:34

143.重排链表

143.重排链表给定一个单链表L的头节点head，单链表L表示为：L0→L1→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换

不想学习！！！·2023-10-31 23:33

Leetcode 每日一题——143. 重排链表

143.重排链表给定一个单链表L：L0→L1→…→Ln-1→Ln，将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…你不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换。

qq_长期不在·2023-10-31 23:01

剑指 Offer II 026. 重排链表

题目链接力扣题目描述给定一个单链表L的头节点head，单链表L表示为：L0→L1→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换

qbnmm·2023-10-31 23:30

力扣143 重排链表

给定一个单链表L的头节点head，单链表L表示为：L0→L1→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换

python_little_Boy·2023-10-31 23:30

模拟卷Leetcode【普通】143. 重排链表

143.重排链表给定一个单链表L的头节点head，单链表L表示为：L0→L1→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换

邂逅模拟卷·2023-10-31 23:59

每日一道leetcode（python）143. 重排链表

每日一道leetcode（python）143.重排链表2021-08-07给定一个单链表L的头节点head，单链表L表示为：L0→L1→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-

爱吃花椒的刺猬酱·2023-10-31 22:58

LeetCode-143-重排链表

重排链表题目描述：给定一个单链表L的头节点head，单链表L表示为：L0→L1→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换

雄狮虎豹·2023-10-31 22:27

力扣：143. 重排链表（Python3）

题目：给定一个单链表L的头节点head，单链表L表示为：L0→L1→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换

恽劼恒·2023-10-31 22:56

【Python】将列表内的元素转换为字符串类型

方法一：for循环创建一个新列表，并将原来列表中的元素依次转化为字符串类型并放入新列表中（1）l1=[1,2,3,4,5,888]l2=[]foriinl1:l2.appe

一只大黄猫·2023-10-31 02:15

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

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，实现了对其L1

Z.Q.Feng·2023-10-31 01:02

稀疏DOA估计的经典算法——l1-SVD算法

On-Grid类DOA估计经典算法——l1−SVDl_1-\text{SVD}l1−SVD文献"ASparseSignalReconstructionPerspectiveforSourceLocalizationWithSensorArrays

大灰煜·2023-10-31 01:26

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

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/item/范数/10856788?fr=aladdin矩阵范数——Wiki百科：https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_norm#Frobenius_norm目

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。