L1-L2范数

MATLAB学习 矩阵分析（矩阵范数,秩, 行列式，迹, 化零矩阵）

文章目录矩阵范数秩行列式迹化零矩阵矩阵的正交空间（矩阵Q）矩阵的约化行阶梯形式矩阵空间之间的夹角矩阵范数clearallclcformatcompactx=1:6x_=norm(x,1)%向量的1范数，
doubleslow;·2020-08-25 01:34

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。
l317820483·2020-08-25 00:30

范数的学习日记

向量范数向量：x1-范数：向量元素绝对值之和，matlab调用函数norm(x,1)。
Oswald Wang·2020-08-25 00:53

收藏 | 深度学习损失函数大全

一、L1范数损失L1Loss计算output和target之差的绝对值。
数据派THU·2020-08-25 00:47

给定初边值条件的椭圆形方程数值解法

%程序从这里开始执行clear,clcC1=calculate(0.02);%这里的参数分别是将【0,1】区间50,100,200,400等分后得到C2=calculate(0.01);%返回值是误差范数向量
wsygddb·2020-08-24 18:39

FTRL-Proximal

FTRL-Proximal全称Followthe-Regularized-LeaderProximal，是谷歌公司提出的在线学习算法，在处理带非光滑正则项(例如$l_1$范数)的凸优化问题上表现出色。
AGUILLER·2020-08-24 17:12

Week 2

范数因为数值分析课程接触到范数的概念，想知道它到底有什么用，正好这篇文章提到它在机器学习中的作用。
Mental_Flow·2020-08-24 15:18

NULL列索引失效？测试一下NULL对mysql性能的影响

最近公司规范数据库方面的一些东西，老程序员告诉我mysql里不准使用null，说是含null值的列没法索引，对性能影响很大。
无风·2020-08-24 14:56

MTL 向量欧基里德范数　示例

//整理byRobinKinfromDevonITinclude#include"mtl/mtl.h"#include"mtl/utils.h"#include"mtl/linalg_vec.h"/*Sampleoutput;X:[1,5,3,1,]TheL-2normofXis6*/usingnamespacemtl;typedefexternal_vecVec;intmain(){double
RobinKin·2020-08-24 07:41

SLIC图像超像素分割算法解析

其中颜色相似性的度量因子是lab颜色空间的L1范数，颜色邻近性的度量因子是图像二维坐标空间xy。因而综合的度量因子是[labxy]五维空间。下面所述的距离度量因子由
cracehu·2020-08-24 05:25

花书+吴恩达深度学习（五）正则化方法（防止过拟合）

目录0.前言1.参数范数惩罚2.Dropout随机失活3.提前终止4.数据集增强5.参数共享如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注，点个赞喔~我会非常开心的~花书+吴恩达深度学习（五）正则化方法（
zhq9695·2020-08-24 05:37

Eigen使用总结

Eigen使用总结1.模块和头文件2.语法基础2.1.Matrix类2.2Storageorders2.2.矩阵与向量的运算2.3.Array类2.4.矩阵初始化2.5.归约，迭代器，广播范数计算布尔归约迭代器
xiaoma_bk·2020-08-24 04:59

矩阵分析——9.1 向量与矩阵范数

9.1向量与矩阵范数9.1.1向量范数9.1.2矩阵范数Frobenius范数算子范数(从属范数)谱范数性质9.1.3矩阵的条件数9.1.1向量范数holder不等式事实上，对于Cn(Rn)上的任何一种范数
YS_Wang·2020-08-24 04:20

Eigen教程(7)

p可以取Infinity，表示L∞范数。intmain(){VectorXfv(2);MatrixXfm(2
weixin_33709590·2020-08-24 03:40

正则化

BatchNormalization为什么需要归一化BN层及使用位置批归一化BN的优点批归一化BN的缺点批归一化算法流程WeightNormalizaition和BatchNormalizationBN的训练和预测L1/L2范数正则
CQUPT-Wan·2020-08-24 03:42

paper reading之卷积神经网络压缩(一)

《PRUNINGFILTERSFOREFFICIENTCONVNETS》本片论文是介绍剪枝filter的，内容比较简单，主要是根据filter的L1范数的值排序，然后剪枝最小的一部分。2.
imumu_xi·2020-08-24 02:09

张量分解学习（一 基础铺垫）

Tensordecomposition一.新征程，新方法二.纤维和切片(FiberandSlice)（1）纤维——Fiber（1）切片——Slice三.知识点串烧（1）范数（2）秩1张量（3）立方对角超对称对角张
西瓜皮装猕猴桃·2020-08-24 02:07

sklearn-1.1.8.最小角度回归的套索

1.1.8.最小角度回归的套索最小角度回归的套索是使用的最小角度算法实现的，与使用位置下降的算法不同，该方案能够解决分段线性的，作为其系数的范数函数。
被遗弃的庸才·2020-08-24 01:53

分类问题不使用平方损失函数的原因

一般平方损失函数的公式如下图所示：h表示的是你的预测结果，y表示对应的标签，J就可以理解为用二范数的方式将预测和标签的差距表示出来，模型学习的过程就是优化权重参数，使得J达到近似最小值，理论上这个损失函数是很有效果的
I AM A BIG SHARK·2020-08-24 01:17

7.4.1 矩阵低秩近似、矩阵范数

矩阵低秩近似、矩阵范数根据奇异值分解，秩为rrr的任意矩阵AAA可分解为rrr个简单矩阵（秩为111）σiuiviT\sigma_i\mathbf{u}_i\mathbf{v}^T_iσiuiviT之和
jhshanvip·2020-08-24 00:31

张量的概念及基本运算

张量的概念及基本运算文章目录张量的概念及基本运算1张量的定义2纤维（Fibers）与切片（Slices）2.1纤维（Fibers）2.2切片（Slices）3张量的范数（norm）4张量的内积（innerproduct
AIMZZY·2020-08-23 23:54

机器学习中引入L2范数的意义

机器学习里面，在损失函数里会引入L2范数来作为正则化项，那么它的作用是什么，我在知乎里找到了答案。
FD_Rookie·2020-08-23 22:40

L0、L1与L2范数_理解

机器学习中常常提到的正则化到底是什么意思？https://www.zhihu.com/question/20924039作者：陶轻松链接：https://www.zhihu.com/question/20924039/answer/131421690来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。Bytheway，各位计算机界的叔叔、阿姨、伯伯、婶婶，经过不懈的努力，
bl128ve900·2020-08-23 16:05

罗德里格旋转和李群、李代数的指数映射的关系

接下来用图解方式，给出罗德里格旋转公式的证明（理解证明，对矩阵、向量、叉乘、点乘的几何意义会有质的提高）恩，接下来对这张大图，进行下分析：已知一向量p，知道旋转轴u(满足范数为1，即单位矢量)，旋转角度
欣飞鸽·2020-08-23 12:27

升级Vue2.0后prop不能双向绑定的解决办法

从官方角度来讲，为了规范数据流动，砍掉了.sync，目的很明显，阻止子组件影响父组件的数据。然而有很多时候还是需要双向绑定的，比如表单组件。
weixin_34365417·2020-08-23 08:37

二阶矩过程

随机变量序列：依概率收敛于X：，记为（a.s.）依概率1收敛于X：，记为（p）依分布收敛于X：分布函数列弱收敛于，随机变量X的分布函数F(x)，记为二阶矩空间：H空间上的范数：随机变量序列的均方极限：定义
HeinSven·2020-08-23 06:51

深度学习必备数学基础 全讲解

文章目录数学基础总览矩阵对角化与SVD分解逆与伪逆和最小二乘与最小范数解PCA原理与推导极大似然估计最优化问题无约束最优化有约束最优化数学基础总览总结花书1-4章，所必备的数学基础如下矩阵对角化，SVD
Nstar-LDS·2020-08-23 06:01

常见向量范数和矩阵范数

1、向量范数1-范数：，即向量元素绝对值之和，matlab调用函数norm(x,1)。
刘关张·2020-08-23 06:47

Singular Value Decomposition

1.3实对称矩阵1.4特征值、特征向量1.5二次型1.6正定二次型和正定矩阵1.7特征分解2SVD分解2.1推导2.2计算一个矩阵的SVD形式3逆矩阵（以最小二乘为例）4伪逆矩阵（以最小二乘为例）5最小范数解
bryant_meng·2020-08-23 05:57

达梦数据库反向生成pwd文件

写powerdesigner文件好麻烦的，现在只需要关注数据库设计，和规范数据库设计，然后生成pwd文件。
废材是怎么养成的·2020-08-23 03:35

数据仓库实战（一）：数仓分层分域规范

接下来的文章中逐步介绍以下内容：数据仓库实战（一）：数仓分层分域规范数据仓库实战（二）：数仓表命名规范数据仓库实战（三）：数仓
大大大侠er·2020-08-23 02:55

浅析高速公路网络数据集制作

作者：YB.关于高速公路的网络数据制作，主要就是对高速路和匝道的拓扑关系的检查处理以及二维网络数据的制作，通常相对复杂的部分就是带有立交桥的处理制作，本文所用的原始示范数据是高速公路线数据集和带有立交桥的匝道线数据集
supermapsupport·2020-08-22 13:09

一文了解泛函分析

什么是算子的范数？如何计算矩阵算子的范数？什么是算子空间？什么是算子的收敛？什么是泛函？什么是有界线性泛函？什么是共轭空间（对偶
迷迷迷迷路的鹿鹿·2020-08-22 04:02

正则化

一、正则化（Regularization）机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。
pennyyangpei·2020-08-22 02:19

特征融合之基于稀疏表示理论的特征融合算法

本篇博客用到了范数。一、稀疏表示二、基于联合稀疏表示的特征融合算法思想：基于稀疏表示理论的特征融合算法是对样本提取特征后建立特征联合稀疏表示矩阵，这个稀疏表示矩阵就是多特征的融合结果。
痴迷、淡然~·2020-08-22 02:30

范数运算

L0范数：主要被用来度量向量中非零元素的个数。L1范数：向量x中非零元素的绝对值之和。（曼哈顿距离、最小绝对误差）使用L1范数可以度量两个向量间的差异，如绝对误差和。
qq_32790593·2020-08-22 02:28

欧几里得距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离

相关联的范数称为欧几里得范数，也称L2L_2L2范数。
XZHLZ·2020-08-22 01:46

切比雪夫距离（bzoj 3210: 花神的浇花集会）

欧氏距离：两点直接线段最短曼哈顿距离：直角距离例：二维平面上两点距离切比雪夫距离：一致范数所衍生的度量，又称L∞度量先看例子：二位平面上两点切比雪夫距离为（国际象棋中国王从A点到达B点所要走的步数即两者的切比雪夫距离
Jaihk662·2020-08-22 00:29

最小化曼哈顿距离

曼哈顿距离曼哈顿距离和欧式距离一样是一种距离度量标准，不同的是它定义在L1范数下，也即用绝对值来衡量两点之间的距离。
yutianzuijin·2020-08-22 00:03

深度学习——L1及L2范数

L1范数和L2范数的差别一个是绝对值最小，一个是
qq_42161919·2020-08-21 21:14

SQL工单管理系统

详细记录申请、审核、执行信息，规范数据库DDL，DML的操作，全面提高数据库管理质量。1、工单在线提交，详细记录工单状态，执行状态.2、工单详情页面展示：提交的SQL命令，审核说明，执行信息等。
marko39·2020-08-21 20:59

分布式系统应对雪崩及如何防范数据被非法篡改

最近遇到这两个问题，整理思路如下。应对雪崩通过流控，然后对每秒请求数量的限制，或者线程并发的限制。让系统不雪崩。或者说通过实时的监控平台，发现雪崩的正在形成。然后实时调整参数，避免雪崩。某个业务大概有多少的量其实一般都是比较清楚的，不会超过太多，设置时增加一点的量，给一个数值给它，如果超了，或者达到的报警值，那么就可以查下原因，是真的业务增长了还是的系统出了问题。另外，及时识别和处理无效或者超时请
宗轩浚兮·2020-08-21 19:33

MSSQL之十一 数据库高级编程总结

一.SQLServer数据库命名规范数据库命名规范：1.数据库名：1.1）用产品或项目的名字命名；1.2）PascalCase，如AdventureWork;1.3）避免使用特殊字符，如数字，下划线，空格之类
weixin_30296405·2020-08-21 17:52

【统计学习课程】1 线性回归

Regularization为什么要有正则化理解KKT条件正则化的贝叶斯解释小结基函数BasisFunction变量重映射统计解释几何解释等效核函数小结偏差-方差分解偏差与方差的trade-off小结常用的正则化形式L范数与
Jiaxi_Cao·2020-08-21 10:30

物联网 (IIoT) 与 Elastic Stack

其中一个关键挑战是如何收集和规范数据，以便将数据用于预测性分析或车间安全领域。即使是小型制造公司也往往会运营多个工厂，拥有数百台机器和数千个传感器。新数据以
Elastic·2020-08-20 23:13

【论文笔记】《多视图聚类算法研究》

四个方面：提出了基于矩阵范数导出正
Sneexy·2020-08-20 17:09

物联网 (IIoT) 与 Elastic Stack

其中一个关键挑战是如何收集和规范数据，以便将数据用于预测性分析或车间安全领域。即使是小型制造公司也往往会运营多个工厂，拥有数百台机器和数千个传感器。新数据以
Elastic·2020-08-20 16:50

物联网 (IIoT) 与 Elastic Stack

其中一个关键挑战是如何收集和规范数据，以便将数据用于预测性分析或车间安全领域。即使是小型制造公司也往往会运营多个工厂，拥有数百台机器和数千个传感器。新数据以
Elastic·2020-08-20 16:49

机器学习数学基础

线性代数以下分别概括了向量、矩阵、运算、范数、特征向量和特征值的概念。向量本书中的向量指的是列向量。一个nn维向量xx的表达式可写成x=⎡⎣⎢⎢⎢⎢x1x2⋮xn⎤⎦⎥⎥⎥⎥,x=[x1x2⋮
gcaxuxi·2020-08-20 09:32

线性相关、生成子空间、范数

线性相关和子空间是线性代数中一组向量问题中的相关概念。就是求下面这一个等式：Ax=b-----式1生成子空间  如果逆矩阵A−1存在，那么式1肯定对于每一个向量b恰好存在一个解。但是，对于方程组而言，对于向量b的某些值，有可能不存在解，或者存在无限多个解。存在多于一个解但是少于无限多个解的情况是不可能发生的；因为如果x和y都是某方程组的解，则z=αx+(1−α)y（其中α取任意实数）也是该方程组的
JPlino·2020-08-20 08:44
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