L1-L2范数第22页

哈工大机器学习实验一多项式拟合正弦函数

哈尔滨工业大学计算机科学与计算机学院实验报告课程名称:机器学习课程类型:选修实验题目:多项式拟合正弦函数学号:姓名:一、实验目的掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化掌握梯度下降法

Wwxiaoyi·2022-09-13 12:28

哈工大《机器学习》最小二乘法曲线拟合——实验一

目标：掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)已完成的要求：生成数据，加入噪声；用高阶多项式函数拟合曲线

weixin_30527143·2022-09-13 12:58

【动手学深度学习v2】学习笔记02：线性代数、矩阵计算、自动求导

前文回顾：数据操作、数据预处理文章目录一、线性代数实现1.1标量和向量1.2矩阵和多维张量1.3张量的运算1.3.1基础运算1.3.2按特定轴运算1.3.3乘积运算1.3.4范数二、矩阵计算2.1标量导数

鱼儿听雨眠·2022-09-11 07:59

UniApp基础：简单入门

约定了如下开发规范：页面文件遵循Vue单文件组件(SFC)规范组件标签靠近小程序规范，详见uni-app组件规范接口能力（JSAPI）靠近微信小程序规范，但需将前缀wx替换为uni，详见uni-app接口规范数据绑定及事件处理同

@我不认识你·2022-09-10 18:13

数据库1-数据库基本介绍

文章目录数据库存储数据的演变过程数据库的本质关系型数据库(`RDBMS`)非关系型数据库`SQL`语句的由来`SQL`分类`SQL`语言的规则与规范数据库存储数据的演变过程随意的将数据存到一个文件中，并且数据格式也是千差万别的

老杨玩python·2022-09-05 19:29

一文读懂向量内外积

內积（点积）DotProduct;ScalarProduct;innerProductwhere，表示vector的二范数（长度），表示夹角。表示vector之间的投影关系。注

Bluenapa·2022-09-02 07:43

猿创征文｜跌跌撞撞的C++成长之路

露忆丶十二·2022-08-28 22:30

torch.nn.functional.normalize详解

函数分析函数的默认情况：torch.nn.functional.normalize(input,p=2,dim=1,eps=1e-12,out=None)含义：返回在指定维度上的输入数据input的L-p范数的标准化后的数据

panbaoran913·2022-08-21 13:17

【深度学习】SVM与百度飞桨

一.SVM和KNN的对比分析前言：SVM和KNN都是对分类数据点进行距离的计算，距离计算公式（二范数）是np.sqare(np.pow((x1-x2),2)),即根号下两点差的平方。

曾鲸·2022-08-21 07:58

淘系数据模型治理最佳实践

其中活跃数据占比：9%，不规范数据占比：21%。数据活跃以倒三角形状分布，整体分

阿里云云栖号·2022-08-18 17:06

清华大学出品：罚梯度范数提高深度学习模型泛化性

我爱计算机视觉·2022-08-16 07:13

c语言关键字理解和再认识（上）

文章目录前言关键字深度理解register关键字static关键字前言：了解多文件正言sizeof关键字编程命名规范数据存储unsigned和signed关键字原码、反码、补码有符号无符号补码如何转化位原码

爱玩的青轴·2022-08-13 09:07

花书笔记：第07章深度学习中的正则化

花书笔记：第07章深度学习中的正则化7.1参数范数惩罚参数范数惩罚Ω(θ)\Omega(\theta)Ω(θ)α∈[0,∞)\alpha\in[0,\infty)α∈[0,∞)是衡量惩罚项Ω\OmegaΩ

努力呀。。。·2022-08-13 07:25

CS231n课程笔记：图像分类笔记（下）

我们可以选择不同的距离函数，比如L1范数和L2范数等，那么选哪个好？还有不少选择我们甚至连考虑都没有考虑到（比如：点积）。所有这些选择，被称为超参数（hyperparameter）。

量子孤岛·2022-08-13 07:47

《Distance-IoU Loss：Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》论文笔记

代码地址：DIoU1.概述导读：这篇文章主要的贡献在边界框损失函数的优化上面，传统上使用LnL_nLn范数的损失，如smooth-L1或是其对应的改进balanced-L1，但是这些损失函数并不直接与检测框的质量相关

m_buddy·2022-08-10 07:42

【机器学习算法】线性回归算法

最简单的回归问题——线性回归问题-利用线性回归进行预测的极速入门二、线性回归的算法原理-拟合1.线性回归算法的数学解析(1)假设函数的数学表达式解析(2)损失函数的数学表达式解析(3)优化方法的数学表达(4)范数

ZhShy23·2022-08-05 07:34

dropout

直观上理解:不要依赖于任何一个特征，因为该单元的输入可能随时被清除，因此该单元通过这种方式传播下去，并为单元的四个输入增加一点权重，通过传播所有权重，dropout将产生收缩权重的平方范数的效果，和

Billie使劲学·2022-08-05 07:49

高斯核函数

它可以将有限维数据映射到高维空间，我们来看一下高斯核函数的定义：上述公式涉及到两个向量的欧式距离（2范数）计算，而且，高斯核函数是两个向量欧式距离的单调函数。

weixin_38169359·2022-08-01 20:04

20.支持向量机—数学原理知识

主要内容向量的内积用向量内积的性质来理解SVMSVM选择更优的决策边界的方法一、向量的内积1.1内积的定义和几何意义若有两个向量u和v,u^Tv叫做向量u和v之间的内积几何意义：向量得内积等价于投影长度的乘积1.2欧几里长度（范数

WuJiaYFN·2022-08-01 20:02

Python实现多项式拟合正弦函数详情

目录1.实验目的2.实验要求3.实验内容3.1算法原理1.实验目的掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项

·2022-08-01 16:41

Power BI 数据分析基础

、PowerBI数据源导入（数据表格准备）4、数据分析之计算列（数据分析的辅助神器）5、数据分析之度量值（数据分析的主力神器）6、计算列与度量值区别（DAX公式写法选择）7、计算列与度量值数据类型（规范数据类型

Colorfully_lu·2022-07-27 11:38

Python中np.linalg.norm()用法实例总结

目录前言用法总结前言np.linalg.norm()用于求范数，linalg本意为linear(线性)+algebra(代数)，norm则表示范数。

·2022-07-25 18:38

matlab数字信号处理常用命令

滤波器设计与分析：滤波器分析abs幅度angle相位filternorm计算以2或inf为范数的数字滤波器freqsLaplace变换频率响应freqspace频率响应步长freqzz变换频率响应fvtool

此人姓于名叫罩百灵·2022-07-23 07:11

Matlab常用的滤波函数集合（会陆续更新详解）

离散时间滤波FIR滤波器设计IIR滤波器设计IIR滤波器阶数估计模拟低通滤波器原型模拟滤波器设计模拟滤波器变换滤波器离散化滤波器分析函数名含义abs幅度angle相位filternorm计算以2或inf为范数的数字滤波器

の怜汐IS·2022-07-23 07:40

matlab信号处理函数汇总

滤波器设计与分析：滤波器分析abs幅度angle相位filternorm计算以2或inf为范数的数字滤波器freqsLaplace变换频率响应freqspace频率响应步长freqzz变换频率响应fvtool

phymat.nico·2022-07-23 07:06

【重识云原生】第四章云网络4.9.4.1节——智能网卡SmartNIC方案综述

传统网卡仅实现了L1-L2层的逻辑，而由HostCPU负责处理网络协议栈中更高层的逻辑。即：CPU按照L3-L7的逻辑，负责数据包的封装与解封装；网卡则负责更底层的L2层数据帧的封装和解封装

江中散人·2022-07-20 10:54

CS231n——指南向report1及assignment1 solution

Lecture1CourseIntroductionLecture2ImageClassification图像识别的困难向量范数度量图片差异验证集用于超参数调优及交叉验证Assignment1k-NN算法原理代码分析

V2beach·2022-07-19 19:50

吴恩达深度学习第二课第一周知识总结

神经网络中的正则化：如何使用该范数实现梯度下降：此时的L2范数相当于权重衰减

yeeanna·2022-07-13 07:45

基础知识 - 差分隐私相关重要知识点详解及差分隐私性质

3.3.平滑敏感度3.4.敏感度的选择4.差分隐私的一些性质4.1.后处理免疫4.2.群组隐私4.3.组合性原理4.3.1.串行组合原理4.3.2.并行组合原理1.数据库之间的距离对于数据库x,它的第一范数为

随风张幔·2022-07-08 12:10

【数学建模学习笔记【集训十天】之第七天】

数模学习目录Numpy学习（续）矩阵运算与线性代数求范数求解线性方程组的唯一解求超定线性方程组的最小二乘解求特殊值及特殊向量运行结果如下：SciPy学习（续）SciPy优化器查找x+cos(x)方程的根运行结果如下

lxw-pro·2022-07-07 10:58

数据仓库理论知识

减少重复开发：规范数据

时光带不走丶年少轻狂·2022-07-04 12:17

机器学习——正则化 (L1与L2范数)

文章出处：机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数参考链接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。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。

sqiu_11·2022-07-03 14:36

深度学习数学基础

文章目录线性代数标量、向量、矩阵和张量矩阵和向量相乘矩阵乘积运算性质逆矩阵范数特殊矩阵特征分解奇异值分解概率频率派和贝叶斯派的简单理解概率分布和概率质量函数概率密度函数边缘概率条件概率条件概率的链式法则独立性和条件独立性期望

live_for_myself·2022-07-02 19:05

权重衰退-

范数与权重衰减在此之前，我们已经描述了L2范数和L1范数，在训练参数化

噜啦l·2022-07-01 07:03

[动手学深度学习(PyTorch)]——权重衰退（Weight decay）

这项技术通过函数与零的距离来衡量函数的复杂度使用L2范数的一个原因是它对权重向量的大分量施加了巨大的惩罚。这使得我们的学习算法偏向于在大量特征上均匀分布权重的模型。

Star星屹程序设计·2022-07-01 07:57

跟着李沐大神动手深度学习笔记——权重衰退

使用均方范数作为硬性限制如下所示，其中l是我们要优化的损失函数，w和b是两个参数。

非生而知之者·2022-07-01 07:41

动手学深度学习——权重衰退及代码实现

2、使用均方范数作为硬性限制通过限制参数值的选择范围来控制模型容量通常不限制偏移b（限制不限制都差不多）。小的意味着更强的正则项。

橙子吖21·2022-07-01 07:41

DL_5——权重衰退、丢弃法

文章目录1权重衰退1.1使用均方范数作硬性限制1.2使用均方范数作为柔性限制2权重衰退代码实现3丢弃法Dropout3.1无偏差的加入噪音3.2使用丢弃法3.3总结4丢弃法代码实现1权重衰退1.1使用均方范数作硬性限制

A-Egoist·2022-07-01 07:36

权重衰退（PyTorch）

https://courses.d2l.ai/zh-v2/文章目录权重衰减范数与权重衰减演示对最优解的影响参数更新法则总结从零开始实现高维线性回归初始化模型参数定义L2L_2L2范数惩罚定义训练代码实现忽略正则化直接训练使用权重衰减简洁实现

-素心向暖·2022-07-01 07:32

深度学习入门之线性代数（PyTorch）

李沐老师学习笔记线性代数线性代数标量简单操作长度向量简单操作长度点乘正交矩阵简单操作乘法（矩阵乘以向量）乘法（矩阵乘以矩阵）范数特殊矩阵特征向量和特征值线性代数实现标量向量矩阵QA线性代数标量简单操作c

-素心向暖·2022-06-28 17:27

机器学习入门理论与前置知识

目录1、拉格朗日函数1.等式约束最优化（eg.llp）1.1无求和1.2有求和2.不等式约束最优化（eg.svm）3.无约束（eg.ls）2、范数1.F范数2.l2范数3.l1范数4.l2，1范数3、偏导梗概本博客用于记录机器学习理论学习与优化问题推导所需的各种前置知识

@李忆如·2022-06-16 07:35

多层感知机总结-PyTorch

动手学深度学习-多重感知机笔记多层感知机多层感知机的从零开始实现多层感知机的简洁实现范数与权重衰减(weightdecay)暂退法(Dropout)前向传播和反向传播梯度消失和梯度爆炸模型验证方法过拟合和欠拟合多层感知机多层感知机

葫芦娃啊啊啊啊·2022-06-16 01:34

世平信息首席科学家吕喆：构建以数据和人员为中心的安全能力

如何防范数据安全风险，在数据共享、业务协同的开展过程中防止出现“数据裸奔”，在我国数字化建设发展过程中尤为重要。

shipinginfo·2022-06-15 20:59

浅谈机器学习中的规则化范数（转）

一、监督学习简介监督机器学习问题无非就是“minimizeyourerrorwhileregularizingyourparameters”，也就是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。多么简约的哲学啊！因为参数太多，会导致我们的模型复杂度上升，容易过拟合，也就是我们的训练误差会很小。但训练误差小并不是我们

weixin_34050427·2022-06-14 10:53

Spectrally Normalized Generative Adversarial Networks (SN-GAN)谱归一化在GAN中的运用。

SN-GAN将鉴别器中的权重矩阵归一化为对应的谱范数，有助于控制鉴别器的Lipschitz常数。说明了参数矩阵的谱范数对多层神经网络泛化的影响。

Daylight..·2022-06-05 07:57

Java设置Excel数据验证的示例代码

通过在excel表格中设置数据验证可有效规范数据输入。设置数据类型时，可设置如验证数字（数字区间/数字类型）、日期、文本长度等。下面通过Java程序代码演示数据验证的设置方法及结果。

·2022-05-31 17:07

C# 泛型集合类List使用总结

目录为什么选择使用List，而不是使用Array，或者ArryList去重、交集、并集、差集操作重写Equals()和GetHashCode()简单使用C#中List可谓是使用最广泛的一种数据类型了，使用他来规范数据时

·2022-05-29 20:27

（pytorch-深度学习系列）pytorch避免过拟合-权重衰减的实现-学习笔记

pytorch避免过拟合-权重衰减的实现首先学习基本的概念背景L0范数是指向量中非0的元素的个数；(L0范数难优化求解)L1范数是指向量中各个元素绝对值之和；L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。

我是一颗棒棒糖·2022-05-29 08:26

第一周【任务1】最小二乘与pca

任务1】最小二乘与pca1.掌握对称矩阵的对角化分解的计算过程（复习同济大学线性代数第五版p125的例12）完成p135的第19题的第二小题2.熟悉svd分解算法的流程、3.为什么要用最小二乘，以及最小范数的最小二乘

西风瘦马1912·2022-05-25 07:21

np.linalg.norm()用法

np.linalg.norm(x,ord=None,axis=None,keepdims=False)x为矩阵，ord（取值1，2，np.inf分别表示1范式，2范式，无穷范数），axis（0，1，none

小布米·2022-05-25 03:38

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