机器学习中的范数

最新推荐文章于 2025-11-10 20:42:17 发布
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#机器学习 #数学

本文介绍了机器学习中的L0、L1和L2范数。L0范数用于实现矩阵稀疏，但非数学意义上的范数；L1范数是L0的替代，能诱导稀疏性；L2范数在防止过拟合和优化稳定性方面有优势。L1常用于特征选择，L2则广泛用于模型正则化。

机器学习中的范数

L0范数

    LO范数是向量中非零元素的数目

如果采用L0范数来规划化一个参数矩阵的，就是为了让矩阵稀疏，希望大部分权值都为0。但是，这个术语在数学意义上是不对的，非零元素的数目不是范数，因为对向量缩放α

最低0.47元/天 解锁文章
范数: 了解机器学习中的重要概念
YovcGit的博客
09-22 453
常见的范数包括 L1 范数、L2 范数和无穷范数，它们在特征选择、参数正则化和支持向量机等机器学习任务中发挥着重要的作用。在机器学习中，范数是一个重要的概念，用于衡量向量或矩阵的大小。范数可以帮助我们度量和比较不同的数据结构，并在许多机器学习算法中起着关键的作用。在本文中，我们将详细介绍范数的概念以及它在机器学习中的应用，并提供相应的源代码示例。通过调用相应的函数，可以得到向量 x 的 L1 范数、L2 范数和无穷范数的值。范数在机器学习中有广泛的应用。常见的范数包括 L1 范数、L2 范数和无穷范数。
所谓范数及其在机器学习中的作用
ts719796895的博客
01-22 1283
本文参考： 1、https://www.jianshu.com/p/4bad38fe07e6 2、https://zhuanlan.zhihu.com/p/26884695 3、深度学习入门：基于Python的理论与实现斋藤康毅（作者） 理解范数 - ： 在很多机器学习相关书籍中我们经常看到各种各样的距离及范数，如 、 其中，，分别表示向量和矩阵。 ...
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
机器学习数学基础之范数
小石头三号的博客
02-22 962
一、范数的定义 范数是用来衡量向量大小的函数，记作LpL^pLp，定义为： ∣∣x∣∣p=(∑i∣xi∣p)1p||x||_p=(\sum_{i}|x_i|^p)^{\frac{1}{p}}∣∣x∣∣p​=(i∑​∣xi​∣p)p1​ 其中，p∈Rp\in\mathbb{R}p∈R，p≥1p\geq1p≥1，这里的R\mathbb{R}R为实数集。 直观上来说，向量xxx的范数衡量从原点到点xxx的距离。 二、欧几里得范数 欧几里得范数是机器学习中出现较为频繁，它是当p=2p=2p=2时的特殊范数，即L2L
关键词解释：范数（Norm）
最新发布
sweet_ran的博客
11-10 774
本文系统介绍了机器学习中的范数概念及其应用。首先定义了范数作为衡量向量/矩阵规模的数学工具，并列举了三种基本性质。其次详细解析了四种常见Lp范数（L₀、L₁、L₂、L∞）的特点与适用场景，包括L₁的正则化稀疏性、L₂的欧氏距离计算等核心应用。然后通过几何图形对比了不同范数的特征，并举例说明了范数在正则化、梯度裁剪、特征归一化等机器学习任务中的具体应用。最后提供了Python代码实现示例，帮助读者快速掌握各类范数的计算方法。全文深入浅出，为机器学习实践提供了重要的数学工具参考。
机器学习中的数学——范数
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冯·诺依曼
09-27 1万+
分类目录：《算法设计与分析》总目录 有时我们需要衡量一个向量的大小。在机器学习中，我们经常使用被称为范数的函数衡量向量大小。形式上，LPL^PLP范数定义如下
机器学习中的范数规则化1
08-04
本文将深入探讨机器学习中的两种常用范数规则化：L0范数和L1范数。 L0范数，也被称为“零范数”，它不是真正的数学意义上的范数，而是表示向量中非零元素的个数。如果我们将L0范数应用于模型的参数矩阵W，目标就是...
机器学习中的范数规则化之各种范数1
08-03
总结起来，机器学习中的范数规则化是控制模型复杂度和防止过拟合的重要手段。L0、L1和L2范数分别对应于不同的参数约束和模型特性，它们的选择和调整直接影响到模型的泛化能力和性能。通过理解这些概念，我们可以更好...
机器学习与 范数
调包侠理查
04-15 383
2-范数 欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方 参考资料 1.知乎：0 范数、1 范数、2 范数有什么区别？ 2. Wikipedia：范数...
机器学习中的各种范数
qq_41394324的博客
06-02 304
存着学习：https://zhuanlan.zhihu.com/p/51673764
Python之np.linalg.norm(求范数)
qq_44635691的博客
04-12 906
numpy.linalg.norm numpy.linalg.norm（x，ord = None，axis = None，keepdims = False ） 参数详解： x:array_like，数组和矩阵都可以 ord: axis: axis=0时表示处理列数据，axis=1时表示处理行数据。 keepdims:Ture时表示保持原来的shape，默认为Flase返回数值。 a=np.arr...
机器学习中的范数问题
ck910的博客
04-02 686
一、L0范数与L1范数（范数相当于衡量一个矩阵的大小）        L0范数是指向量中非0的元素的个数。如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话，就是希望W的大部分元素都是0。这太直观了，太露骨了吧，换句话说，让参数W是稀疏的。OK，看到了“稀疏”二字，大家都应该从当下风风火火的“压缩感知”和“稀疏编码”中醒悟过来，原来用的漫山遍野的“稀疏”就是通过这玩意来实现的。但你又开始怀疑了，是这样吗...
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数
十一月廿七风雨大作
09-01 1万+
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09          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。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将...
学习机器学习还不懂范数？？看这一篇就够了！(东半球最通俗易懂版)
一个不怎么正经的算法工程师的博客~不定期更新一些我所覆盖领域的干货~~~包你满意噢~~
03-21 1675
在向量与矩阵运算领域，范数是重要概念。不同范数在计算方式、几何意义、敏感性及优化行为上存在显著差异。如L0范数统计非零元素个数，L1范数计算元素绝对值之和，L2范数为平方和的平方根，L∞范数取元素最大绝对值。这些差异导致其在机器学习等实际应用中表现不同，L1易产生稀疏解，L2使解更平滑。理解不同范数特性，有助于在如特征选择、参数优化等场景中，精准选择范数类型，实现性能与目标的最佳平衡 。
机器学习中的范数规则化
qq_43727105的博客
07-17 288
在深度学习中，监督类学习问题其实就是在规则化参数同时最小化误差。最小化误差目的是让模型拟合训练数据，而规则化参数的目的是防止模型过分拟合训练数据。 参数太多，会导致模型复杂度上升，容易过拟合，也就是训练误差小，测试误差大。因此，我们需要保证模型足够简单，并在此基础上训练误差小，这样训练得到的参数才能保证测试误差也小，而模型简单就是通过规则函数来实现的。 规则化项可以是模型参数向量的范数。如：L0、L1、L2等。 1.L0L_0L0​范数与L1L_1L1​范数 L0范数是指向量中非0的元素的个数。如果我们用L
读“机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数”笔记
pzy20062141的专栏
10-08 3684
项目中遇到范数正则化问题，今天拜读了邹晓艺大神的博文《机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数》， 1）其中L0、L1主要是用来特征选择，能够将含有信息量小的特征权重优化为0，从而降低特征的维度 2）L2主要是来防止过拟合（其实在实际工程中，有些反而需要我们去过拟合，比如广告的点击），此正则化偏向于将特征的权重都调整的比较小，分布相对比较均匀，而不是将特征权重调整为0。这样为什么能够
机器学习：范数规则化与防止过拟合
"本文主要探讨了机器学习中的范数规则化问题，特别是L0、L1、L2和核范数规则化在防止过拟合和提升模型泛化能力方面的作用。作者指出，规则化是确保模型简洁并具有良好泛化性能的关键，同时也能够根据先验知识约束...
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