笔记-L1、L2范数理解

最新推荐文章于 2024-05-13 12:52:03 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-13 12:52:03 发布 · 639 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习 #L1-L2范数

本文探讨了机器学习中防止模型过拟合的重要手段——L1与L2范数正则化方法。通过在参数空间施加限制，这两种方法有效避免了模型复杂度过高。文中还提供了深入学习的相关资源链接。

L1、L2范数是解决机器学习问题中模型过拟合的典型方法，在模型参数空间进行限制，是机器学习建模逻辑中重要的一环。学习过程中参考链接如下（周志华西瓜书也讲得很详细）：

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 - zouxy09的专栏 - 优快云博客

(1 封私信 / 9 条消息)0 范数、1 范数、2 范数有什么区别？ - 知乎

正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

闲扯数学规划问题(1)-极大值与等高线 - 许野平的专栏 - 优快云博客

机器学习笔记 - 范数
学以致用 知行合一
04-14 2473
机器学习和深度学习的一个重要概念。范数通常用于评估模型的误差。例如，它用于计算神经网络输出与预期值（实际标签或值）之间的误差。可以将范数视为向量的长度。它是将向量映射到正值的函数。 ​范数的性质： 规范是非负值。 零向量的范数是0。 向量之和的范数小于或等于这些向量的范数之和。 向量的范数乘以标量等于该标量的绝对值乘以向量的范数。 平方欧几里得范数广泛用于机器学习。
机器学习笔记week1——奥卡姆剃刀原则、L1与L2范数正则化、模型泛化性
Shine_rise的博客
03-09 1519
本系列是学习伯禹《机器学习》的笔记，主要记录自己在学习过程中的盲点和细节继续加油叭fighting 本篇目录1 奥卡姆剃刀原则2 L1 与 L2 范数正则化2.1 L1与L2范数正则化可以降低过拟合程度：2.2 L1正则化和L2正则化：2.3 L1正则化不能求导吗？那怎么优化呀？2.4 为什么一般用L2比L1多?3 模型泛化性3.1 泛化能力3.2 泛化误差3.3 泛化误差上界 1 奥卡姆剃刀原则...
L1范数和L2范数
qq_44015059的博客
10-06 4538
转载自https://blog.youkuaiyun.com/rocling/article/details/90290576 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28023308 把答案放在前面 L0范数是指向量中非0的元素的个数。(L0范数很难优化求解) 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 L1范数可以进行特征选择，即让特征的系数变为0. L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力，有助于处理 condition number不好下的矩阵(数据变化
机器学习笔记：L1范数和L2范数
FancyLeo的博客
03-25 918
总结来说，L1范数倾向于产生稀疏解，而L2范数倾向于产生稠密解。L1范数在特征选择和稀疏化方面有其优势，而L2范数在防止过拟合和提升模型泛化能力方面有其优势。是两种常用的向量范数，
L0、L1与L2范数
xbmatrix的博客
03-12 2882
参考：http://blog.youkuaiyun.com/vividonly/article/details/50723852 http://www.cnblogs.com/little-YTMM/p/5879093.html http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/24971995 引子 在介绍L0/L1/L2范数之前，先做个铺垫：L0/L
什么叫L1范数，什么叫L2范数
weixin_50531046的博客
11-17 6793
在正则化中，L1范数和L2范数经常被用作正则化项的一部分，以控制模型的复杂度。L1正则化倾向于使权重稀疏（即某些权重为零），因此可以用于特征选择。L2正则化通过惩罚大的权重，有助于防止过拟合。在二维空间中，L2范数等于向量元素平方和的平方根，也可以表示为从原点到向量所在点的欧几里得距离。在二维空间中，L1范数等于向量元素的绝对值之和，也可以表示为从原点到向量所在点的曼哈顿距离。L1范数和L2范数是向量的范数（norm）的两种不同计算方式。
精选资源
L1、L2范数学习笔记.docx
11-04
### L1、L2范数在机器学习中的应用 #### 一、范数的基本概念 在数学领域，尤其是线性代数中，范数（Norm）是一个非常重要的概念，它通常用于衡量向量或矩阵的“长度”或“大小”。在机器学习中，范数的应用尤为...
97.笔记︱范数正则化L0、L1、L2-岭回归&Lasso回归（稀疏与特征工程） - 素质云笔记 Recorder... - C
08-03
本文主要讨论的是L0、L1和L2范数在正则化中的应用，以及它们如何影响模型的特性，特别是对于特征工程和稀疏性的贡献。 正则化的目的是在优化模型的预测性能时，限制模型参数的自由度，以避免过拟合现象。通常，我们...
机器学习笔记：范数正则化与L0、L1、L2在模型复杂度控制中的应用
本文主要探讨了机器学习中的正则化技术，特别是L0、L1和L2范数在回归模型中的应用，如岭回归和Lasso回归，以解决过拟合问题并实现特征选择。 在监督学习中，正则化是一种重要的技术，其目的是在最小化预测误差的...
L1/2范数正则化模型修正方法在结构损伤识别中的应用
01-10
L1/2范数正则化模型修正方法在结构损伤识别中的应用，洪祖江，田福志，针对结构发生损伤时损伤参数具有稀疏性，本文基于灵敏度分析的有限元模型修正方法，提出一种结合L1/2范数正则化过程的结构损伤识�
【什么是范数】L1、L2范数介绍
最新发布
王尼莫的博客
05-13 4635
范数（Norm）是数学中用于衡量向量大小(或距离)的一种概念。在几何和代数中，范数可以提供一个向量长度或大小的量度。更正式地说，范数是一个函数，它将向量的集合映射到非负实数，满足以下性质：在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数，向量范数表征向量空间中向量的大小，矩阵范数表征矩阵引起变化的大小。一种非严密的解释就是，对应向量范数，向量空间中的向量都是有大小的，这个大小如何度量，就是用范数来度量的，不同的范数都可以来度量这个大小，就好比米和尺都可以来度量远近一样当 p=2 时，它是欧几里得范数；
L1、L2范数理解--Ridge以及Lasso回归
qq_37534947的博客
12-05 7881
文章目录一：范数对比二：范数作用三：L0范数和L1范数之间的比较四：L1范数和L2范数的比较五：L1范数和L2范数之反向传播的理解 一：范数对比 L0范数: 指向量中非0的元素的个数。(L0范数很难优化求解) L1范数: 指向量中各个元素绝对值之和 L2范数: 指向量各元素的平方和然后求平方根 注: L0范数,指向量中非零元素的个数。无穷范数,指向量中所有元素的最大绝对值。 二：范数作用 L1范数： 可以进行特征选择，即让特征的系数变为0. L2范数： 可以防止过拟合，提升模型的泛化能力，有助于处理
L1范数与L2范数的区别与联系
weixin_46010783的博客
08-20 4471
L1范数与L2范数的区别与联系 本文转自添加链接描述，感谢原创作者！ 目录L1范数与L2范数的区别与联系一、过拟合与正则化二、L1范数与L2范数三、从几何角度直观理解L1范数、L2范数参考链接： 一、过拟合与正则化 过拟合指的就是在机器学习模型训练过程中把数据学习的太彻底，以至于把噪声数据的特征也学习到了，这样会导致在测试的时候不能够很好地识别数据，即不能正确的分类，模型测试的时候不能够很好地识别数据，即不能正确的分类，模型泛化能力较差,也就是高方差(variance)，低偏差（bias）。例如： 　　 正
L0、L1、L2范数学习笔记
机器学习、数据挖掘
10-12 2101
  1 L0范数 L0范数表示向量中非0元素的个数，即希望数据集中的大部分元素都是0（即希望数据集是稀疏的）， 所以可以用于ML中做稀疏编码，特征选择，即通过L0范数来寻找最少最优的稀疏特征项。 但不幸的是，L0范数的最优化问题是一个NP hard问题，而且理论上有证明，L1范数是L0范数的最优凸近似， 因此通常使用L1范数来代替。 2 L1范数   常见应用为：Lasso Reg...
过拟合以及正则化（L0,L1,L2范数）
yeal
09-26 2227
过拟合 正则化
什么是范数（norm）？以及L1,L2范数的简单介绍
热门推荐
爱喝舒化奶的博客
02-21 14万+
什么是范数？ 范数，是具有“距离”概念的函数。我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理解。 在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数，向量范数表征向量空间中向量的大小，矩阵范数表征矩阵引起变化的大小。一种非严密的解释就是，对应向量范数，向量空间中...
转载：机器学习中正则化项L1和L2的直观理解
永恒的记忆
04-01 351
转自：此处 对于机器学习中常碰到的正则化L1和L2一直比较模糊，偶然看到了一篇比较好的博客分享给大家。对原文我精简了下要点，同时文章底下的评论内容也可以看看解答自己的疑惑。 L1正则化 和 L2正则化，或者说 L1范数 和 L2范数，常见机器学习的损失函数末尾，也就是惩罚项，说白了就是加上一个条件限制，限制某些参数的权重取值。 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...
L1/L2范数
qq_29053993的博客
06-05 1万+
文中内容为一下博文整理而来 https://blog.youkuaiyun.com/iterate7/article/details/75443504 https://blog.youkuaiyun.com/zhaomengszu/article/details/81537197 什么是范数 范数是具有“长度”概念的函数。在向量空间内，为所有的向量的赋予非零的增长度或者大小。不同的范数，所求的向量的长度或者大小是不同的。...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值