L1-L2范数第30页

Spark Mllib中LinearRegression参数含义

灵佑666·2020-08-20 06:09

大疆2018网申之机器学习算法工程师笔试题B卷

SVM&Logistic算法2.稠密矩阵计算顺序的效率3.特征数据归一化4.神经网络中激活函数的特征及选择5.Adagrad&L-BFGS二、多选1.LogisticRegression同时加入L1,L2范数

RainJeyin·2020-08-19 23:43

文献阅读+L1正则和L2正则+softmaxL1正则

导入：一般有两种，一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge

萌萌的生活·2020-08-19 04:30

深度学习中的正则化方法及总结

1.参数范数惩罚需要说明的是：在神经网络中，我们通常只对权

无人不智能，机器不学习·2020-08-19 02:00

tensorflow实现L2正则化的方法总结

前言：l2正则化通常是指在损失函数后面添加一个额外的l2正则化项，又称l2范数（l2范数：定义为向量中所有元素的平方和的开平方）。目的是为了防止网络过拟合。

潜行隐耀·2020-08-19 01:22

吴恩达深度学习笔记(33)-带你进一步了解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，和之前讲的

极客Array·2020-08-19 01:07

torch.nn.functional.normalize详解

torch.nn.functional.normalizetorch.nn.functional.normalize(input,p=2,dim=1,eps=1e-12,out=None)功能：将某一个维度除以那个维度对应的范数

Nicetomeetu-·2020-08-19 00:53

pytorch近似运算

往下取整数.ceil()网上取整数.round()四舍五入>=0.5向上取整，<0.5向下取整.trunc()裁剪，只取整数部分.frac()只取小数部分如何查看梯度的模w.grad.norm(2)梯度的二范数

ydy2511000·2020-08-19 00:10

深度学习中的正则化策略总结

文章目录1.正则化的概念1.1过拟合2.参数范数惩罚2.1L1和L2概述2.2L1正则化2.2.1L1正则化与稀疏性2.3L2正则化3.DropoutRegularization（随机失活）3.1理解dropout3.2dropout

InceptionZ·2020-08-19 00:52

机器学习 K均值聚类(K-means) 鸢尾花数据集

常用距离计算，最常用的是“闵可夫斯基距离”（Minkowskidistance），其与向量范数相对应。

猫猫虫(——)·2020-08-18 16:57

Pytorch v0.4.1发布：添加频谱范数，自适应Softmax，优化CPU处理速度，添加异常检测NaN等

Pytorchv0.4.1发布：添加频谱范数，自适应Softmax，优化CPU处理速度，添加异常检测（NaN等）以及支持Python3.7和CUDA9.2支持一、目录突破性的变化新功能神经网络自适应Softmax

ShellCollector·2020-08-18 11:36

Python求特征值和特征向量、奇异值分解

问题1描述：求解矩阵A=[-12-3;4-66]的2范数。其中，矩阵A的2范数为矩阵ATAA^{T}AATA的最大特征值开平方根。

Hansry·2020-08-18 10:01

语音信号基础--信噪比（SNR）

用分贝（dB）作为度量单位：信噪比=10*log10(S/N)(dB)信噪比（SNR）：20lg10(norm(x1)/norm(x2))norm：求向量或范数。

tiankong_hut·2020-08-18 09:42

Eigenvectors from Eigenvalues 论文问题理解

具体来说，我们把特征向量元素的范数平方与特征值和子矩阵特征值联系起来。论文所介绍由矩阵特征值找出特征向量的背景是三名物理学家在研究“中微子”过程中，意外地发

PahaII·2020-08-18 01:28

正交矩阵

可知UU的行（列）向量都是单位范数并且正交的。

看风景的人lsy·2020-08-18 00:46

凸集与凸函数

其示意图如下所示：常见的凸集有：n维实数空间；一些范数约束形式的集合；仿射子空间；凸集的交集；n维半正定矩阵集；这些都可以通过凸集的定义去证明。

NBtingwu·2020-08-17 20:03

MySQL表的完整性约束

文章目录概览notnulluniqueprimarykeyforeignkey概览为了规范数据库数据格式。在用户进行插入，修改，删除等操作时。

wendy587436·2020-08-17 19:04

L1,L2正则化

linearregressionmodel容易出现过拟合或者欠拟合的问题，解决方式是加正则化项：L0范数指向量中非零元素的个数L1范数：向量中每个元素绝对值的和L2范数：向量元素绝对值的平方和再开平方使用正则化项

Jellyqin·2020-08-17 19:20

matlab norm 范式

%X为向量，求欧几里德范数，即。n=norm(X,inf)%求-范数，即。n=norm(X,1)%求1-范数，即。n=norm(X,-inf)%求向量X的元素的绝对值的最小值，即。

依海之燕·2020-08-17 17:48

范数的简单总结

引入：函数与几何图形往往是有对应的关系，这个很好想象，特别是在三维以下的空间内，函数是几何图像的数学概括，而几何图像是函数的高度形象化，比如一个函数对应几何空间上若干点组成的图形。但当函数与几何超出三维空间时，就难以获得较好的想象，于是就有了映射的概念，映射表达的就是一个集合通过某种关系转为另外一个集合。通常数学书是先说映射，然后再讨论函数，这是因为函数是映射的一个特例。为了更好的在数学上表达这种

W.Y.H·2020-08-17 16:11

[家里蹲大学数学杂志]第328期詹兴致矩阵论习题参考解答

也盼望您指出.3.毕竟大学时学过高等代数,想多学点矩阵论的东西(matrix=magic),就先选这本书看看了.目录序言第一章预备知识第二章张量积与复合矩阵第三章Hermite矩阵与优超关系第四章奇异值和酉不变范数第五章矩阵扰

weixin_33871366·2020-08-17 16:10

线性方程组的迭代法

数值分析——方程组求根1.问题2.Jocobi方式迭代2.1方程组表示2.2矩阵表示2.3分量表示3.Gauss-Seidel迭代法3.1方程组表示3.2矩阵表示3.3分量表示4.相关知识的引入——范数

走走停停1316·2020-08-17 14:10

数值分析--第二章--范数

范数引入为了对线性方程组的性态和其数值解进行分析，故引入范数来表示。

城市背后·2020-08-17 13:54

机器学习中的范数与稀疏性

机器学习中的范数与稀疏性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。

I AM A BIG SHARK·2020-08-17 13:10

机器学习基础（六十一）—— 范数及范数的微分

ℓ1范数的微分λ∥s∥1ℓ1范数在0点不可微会影响梯度方法的应用。

Inside_Zhang·2020-08-17 13:03

数值计算之第四期：追赶法和范数

上一期链接：https://blog.csdn.net/axehead/article/details/105855475参考资料：数值分析教程刘长安西北工业大学出版社数值计算方法黄云清科学出版社数值分析简明教程王能超高等教育出版社第二版追赶法解三对角矩阵上一期末尾提到了cholesky分解和追赶法，但是没有展开来讲，这期就提一下追赶法的计算步骤.至于cholesky分解，后面会有专门针对正定矩阵

axehead·2020-08-17 12:00

迭代法求解线性方程组的收敛问题总结

进入主题：判断迭代法收敛的办法：1、首先根据方程组的系数矩阵A的特点判断；2、可根据迭代矩阵的范数判断；3、只好根据迭代矩阵的谱半径来判断；———————————————————————————————

李锐博恩·2020-08-17 11:15

Batch Nuclear-norm Maximization under Label Insufficient Situations梗概

文章还提到了F范数与香农熵的单调性是相反的，因此也可以用最大化F范数来解决这个问题。每个批次的类别向量构成一个矩阵。因为每个批次是随机采样的，因此各个矩阵可以通过最大化秩来保证多样性。

光明顶上的5G·2020-08-17 10:59

数值计算笔记之迭代法的收敛性

雅可比迭代阵：高斯-赛德尔迭代阵：迭代法的收敛性1、充分条件定理1：若迭代阵(范数)，则迭代法公式对任意初值均成立。例：，判断上述迭代法的收敛性。

MinJinFan·2020-08-17 10:30

凸集合与凸函数以及案例实现

例子：所有的R^n所有的正数集合范数||x||0)(x1x2,…,xn)^(1/n)是凹函数(x>0)定理：Firstorderconvexityconditions:Secondorderconvexityconditions

简单随风·2020-08-17 10:04

数值计算方法线性方程组的数值解法(4)---向量和矩阵范数(norm) 高斯-赛德尔(Gauss-Seidel)迭代、共轭梯度(Conjugate Gradient)迭代

(范数部分matlab有现成函数，若有需要直接参照matlab_norm)向量范数设x∈Rn\boldsymbolx\in\boldsymbolR^nx∈Rn则范数||x||满足：∣∣x∣∣≥0||\boldsymbolx

润林~wcz·2020-08-17 10:23

线性方程组的类型及求解（二）（备份草稿）

首先构造原不相容方程组的最小二乘解argmin_{x}|Ax-b|_2^2，从而将原问题转换为求残差二范数最小的优化问题（注意此处用argmin是因为即便在f(

DENG YUE·2020-08-17 10:44

正则表达式（去除括号及括号里面的内容，去除“的”字，去除非中文前缀，去除非中文后缀，自定义规则进行规范数据）

1.去除括号及括号里面的内容@Testpublicvoidtest1(){StringoldValue="哈哈哈(不要了)";System.out.println(oldValue.replaceAll("(\$)(.*?)(\$)",""));}运行结果：2.去除“的”字结构（主要是找到“的”字的Unicode码）@Testpublicvoidtest2(){StringoldValue="

yechengchao·2020-08-17 09:38

机器学习——正则化与交叉验证

正则化一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越越复杂，正则化的值就越大，比如，正则化项可以是模型参数向量的范数：其中，第1项是经验风险，第二项是正则化项，a>=0为调整两者之间的关系函数。

weixin_30636089·2020-08-17 03:36

2.4 矩阵的基本函数运算

MATLAB常用矩阵函数运算如下：函数名说明det求矩阵的行列式inv求矩阵的逆eig求矩阵的特征值和特征向量rank求矩阵的秩trace求矩阵的迹norm求矩阵的范数poly求矩阵特征方程的根fliplr

weixin_30593261·2020-08-17 03:03

Coursera课程自然语言处理(NLP)笔记整理(六) （第四周课程）

文章目录1.MachineTranslation机器翻译1.1.学习目标1.2.概览1.3.向量变换1.3.1.F范数1.3.2.梯度的计算2.哈希表Hashtables2.1.localitysensitivehashing2.1.1

豆沙粽子好吃嘛!·2020-08-16 19:33

【神经网络】对torch.nn.functional.normalize()的理解

torch.nn.functional.normalize(input,p=2,dim=1,eps=1e-12,out=None)本质上就是按照某个维度计算范数，p表示计算p范数（等于2就是2范数），dim

꧁༺小莉༻꧂·2020-08-16 18:51

线性代数基础（矩阵、范数、正交、特征值分解、奇异值分解、迹运算）

zhq9695·2020-08-16 17:50

tensorflow 2.0 高阶操作之数据统计

4.2tensor数据统计OutlineNorm求范数Reduce_min\max\mean求最值Argmax/Argmin求最值位置Equal比较Accuracy求精度示例UniqueGather去重与还原

_zZhe·2020-08-16 17:11

输入一个字符串,计算字符串中子串出现的次数

1#include2#include34intsub(char*p1,intl1,char*p2,intl2)5{6inti,n=0;78for(i=0;i<=l1-l2;i++)9{10if(strncmp

xueyul·2020-08-16 17:41

凸优化笔记——3. 凸优化问题

具体的，要注意的是：转化等价凸问题的方法消除/引入等式约束松弛变量上镜图形式极小化部分变量各种凸优化问题形式：LPe.g.多边形的切比雪夫中心QPe.g.二范数优化问题QCQP、SOCPGP（注意GP本身是非凸的

BonhomieStriker·2020-08-16 14:04

问题: Schrodinger方程的广义Strichartz估计

.记$S(t)=e^{it\Delta}=\mathscr{F}^{-1}e^{it|\xi|^2}\mathscr{F}$,则Schrodinger方程的解可以写成$u=S(t)f$.一个著名的时空范数估计是

weixin_30478923·2020-08-16 09:14

无穷范数

其这里实就是规定的范数函数的p值。这里的无穷和1，就是取的不同p值。0范数——向量中非0的元素的个数 1范数,为绝对值之和。2范数,就是通常意义上的模。即距离。无穷范数——向量中最大元素的绝对值。

hellocsz·2020-08-16 06:14

为什么要停止过度使用置换重要性来寻找影响特征

其中一些方法基于特定的模型，例如线性回归模型中的回归系数、基于树的模型中的增益重要性或神经网络中的批处理范数参数（批处理参数通常用于NNprunin

deephub·2020-08-16 04:33

Python的实用机器学习--重要概念

文章目录介绍标量向量矩阵张量范数本征分解奇异值分解随机变量概率分布概率质量函数概率密度函数边际概率条件概率贝叶斯定理统计数据挖掘人工智能自然语言处理深度学习人工神经网络反向传播多层感知器卷积神经网络递归神经网络长短期内存网络自动编码器机器学习方法介绍我们将讨论应用数学中的一些关键术语和概念

zeroming－·2020-08-16 00:17

《深度学习》第二章线性代数

第二章线性代数目录文章目录第二章线性代数目录线性代数的表示矩阵的转置矩阵相乘向量的线性相关性与矩阵的秩单位矩阵与逆矩阵向量的范数特征值分解线性代数的表示标量(Scalars)单个数值：整数5、实数0.5

haimizhao·2020-08-15 18:36

机器学习期末考试复习

目录一、KNN分类算法与K-means聚类算法二、在正则化时不同范数之间的区别三、监督学习与非监督学习有哪些四、高偏差（Bias）与高方差（Variance）4.1诊断偏差与方差（Diagnosingbiasvs.variance

是志明呀·2020-08-15 04:22

前端的修行之路-javaScript

前端的修行之路-javaScriptjavaScript输入输出语句变量注意事项命名规范数据类型简单数据类型NumberStringBooleanUndefinedNull获取变量数据类型数据类型的转换字符串的转换数字型的转换布尔型的转换复杂数据类型运算符算数运算符递增和递减运算符比较运算符逻辑运算符赋值运算符运算符优先级函数函数的使用函数的声明函数的调用函数的封装函数参数函数返回值

JP-Destiny·2020-08-15 01:04

R语言扩展包dplyr——数据清洗和整理

如下：library(swirl)install_from_swirl("GettingandCleaningData")swirl()此文主要是参考R自带的简介：Introducetodplyr1、示范数据

Eunice_33·2020-08-15 00:56

R语言-数据预处理（二）

HuFeiHu-Blog·2020-08-15 00:19

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