机器学习中的规则化范数(L0, L1, L2, 核范数)

最新推荐文章于 2022-11-24 10:56:38 发布
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#机器学习

博客主要介绍了机器学习中的规则化范数，包括L0、L1、L2和核范数。这些范数在机器学习中有着重要作用，是相关领域的关键概念。
机器学习中的范数规则化之L0、L1与L2范数
10-19
通俗易懂的讲解机器学习中的范数规则化之L0、L1与L2范数的原理，帮助理解稀疏编码中的目标函数优化问题中的L1范数规则化
机器学习中的范数理解(L0,L1,L2)
aoanng的博客
06-13 5323
监督机器学习就是规则化参数的同时最小化误差。 有监督学习的样本都是带有标签的样本，用 yyy 来表示样本的标签，我们通过算法来提取样本特征并对其进行分类或回归，得到结果 y1=WTxy1=WTxy_1 = W^Tx, 这里xxx为样本、WWW 即是参数，此时有目标函数 z=y−y1z=y−y1z = y - y_1,我们希望对于相同的样本，其结果输出与其标签一样，于是我们通过优化算法使得zzz ...
l2范数求导_机器学习中引入L2范数的意义是什么？
weixin_26873711的博客
01-13 377
其他几位的解释都比较好了，简而言之就是：L1是假设参数服从双指数分布，利于保证权值向量的稀疏性；L2是假设参数服从高斯分布，利于防止过拟合。由于大部分场景下，我们都是对于单目标值进行训练，即求权值向量的L2值(权值向量的模的大小)，然而在多目标值训练时，我们要求解权值矩阵的L2值，怎么求？意义是什么？我的一篇博文中进行了说明：关于线性模型你可能还不知道的二三事(三、特征值与奇异值的魔力)系列目录1...
深度学习——L0、L1及L2范数
zchang81的博客
04-17 3万+
L1范数和L2范数的差别 一个是绝对值最小，一个是平方最小： L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0，而L2会选择更多的特征，这些特征都会接近于0。
机器学习中的范数规则化-L0,L1和L2范式【很棒的一篇文章！】
weixin_36060730的博客
11-07 1313
监督学习的过程可以概括为：最小化误差的同时规则化参数。最小化误差是为了让模型拟合训练数据，规则化参数是为了防止过拟合。参数过多会导致模型复杂度上升，产生过拟合，即训练误差很小，但测试误差很大，这和监督学习的目标是相违背的。所以需要采取措施，保证模型尽量简单的基础上，最小化训练误差，使模型具有更好的泛化能力（即测试误差也很小）。 范数规则化有两个作用： 1）保证模型尽可能的简单，避免过拟
L0、L1、L2范数在机器学习中的应用
Candy_GL的博客
02-21 1267
 正则化在机器学习中经常出现，但是我们常常知其然不知其所以然，今天Cathy将从正则化对模型的限制、正则化与贝叶斯先验的关系和结构风险最小化三个角度出发，谈谈L1、L2范数被使用作正则化项的原因。Cathy是初学者，理解有限，若有理解错误的地方还望大家批评指正。   首先我们先从数学的角度出发，看看L0、L1、L2范数的定义，然后再分别从三个方面展开介绍。 L0范数指向量中非零元素的个数 L...
Lasso回归系列三：机器学习中的L0, L1, L2, L2,1范数
qq_40924873的博客
11-24 1063
机器学习中的L0, L1, L2, L2,1范数
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数
an2160的博客
09-25 130
http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/24971995 转载于:https://www.cnblogs.com/liuji/p/7593765.html
机器学习中正则化项L1和L2的直观理解
panghaomingme的博客
01-04 3046
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，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。 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。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回归（岭回归）。下图是P
L1、L2规则化
Tomcat的专栏
07-19 371
如何看待L1、L2规则化 将它们视为loss函数中引入了惩罚项。 我们的目的是希望求出在参数值取多少时，loss函数是最小的；但是引入L1、L2规则化算子后（这时就变成拉格朗日函数），相当于给参数的取值套了个“紧箍咒”： 不再像原来那样可以自由自在地随便给参数取值 原因在于我们可以看到L1、L2都恒大于0，而我们的目标是要求得min 这正是regularization...
机器学习中L1,L2范数的理解
Hiappsus的博客
03-30 1066
在机器学习中，为了减缓过拟合现象，常在损失函数后添加一个正则项，常见的是L1正则项和L2正则项，也称L1和L2范数。 简介 在介绍公式前，我们先来讲讲添加正则项的本质，通常情况中认为如果系数小的话，模型比较简单，能适应更多的模型，从而减少过拟合现象。而如果系数一旦很大的话，那么数据只要偏移一点点，那么结果就会差很多；与此同时，如果系数比较小的话，数据偏移一些几乎不会对结果有什么影响。所以，添加正则...
机器学习中L1L2规则化详解（先验及稀疏性解释）
小白白的博客
11-03 8484
（作者：陈玓玏） 1、 为什么要正则化? 知乎上有个兄弟说得对（https://www.zhihu.com/question/20924039 这个问题下Stark Einstein的回答），不应该说是正则化，应该说是规则化，也就是说，我们原来是在完全没有任何先验知识的情况下进行的训练，那训练出来的结果有可能会“过”，你不知道哪个特征会有用，于是你找了很多特征，尽可能精确地去拟合你的训练数据，结果...
机器学习中的范数规则化之L0、L1、L2范数及loss函数
一位初学者的博客
12-06 847
https://blog.youkuaiyun.com/luojun2007/article/details/78136615
正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
热门推荐
wepon的专栏
03-14 13万+
本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程，网络在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上
L0，L1和L2正则的含义及区别
wuxiaosi808的博客
08-20 2946
说起正则化，不得不先说过拟合。首先我们先看西瓜书书里的解释。 经验误差与过拟合问题 通常我们吧分类错误的样本数占样本总数的比例较“错误率”（error rate），即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m；相应1-a/m为“精度”（accuracy），即“精度=1-错误率”。一般来说，把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”（error），学习器在训练集上的
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