L0,L1,L2 无穷范数

最新推荐文章于 2025-04-21 21:36:17 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wang1127248268/article/details/118099136
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本文深入解读了从L0到无穷范数的向量规范化方法，包括非零元素计数、元素绝对值之和、欧几里得距离和最大绝对值，帮助理解不同范数在算法中的应用与特性。

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L0范数：向量中非零元素的个数

L1范数：向量中各个元素绝对值的和

L2范数：向量中元素平方的和，再开方；即向量的模长

无穷范数：向量中各个元素绝对值的最大值

L0/L1/L2/无穷范数
mmc2015的专栏
09-26 2万+
L0范数：向量中非零元素的个数 L1范数：向量中各个元素绝对值的和 L2范数：向量中元素平方的和，再开方；即向量的模长 无穷范数：向量中各个元素绝对值的最大值   关于范数，有个好文章：http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/24971995 重要部分贴过来（感谢作者）：   好了，这里兑现上面的承诺，来直观的聊聊L1和L2的差别，...
l2范数求导_机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数
weixin_39997443的博客
12-23 1092
source:https://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/24971995zouxy09@qq.comhttp://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...
L2范数、无穷范数
babychrislee3的博客
11-27 1万+
一、向量的范数 首先定义一个向量为：a=[-5，6，8, -10] 1.1 向量的1范数 向量的各个元素的绝对值之和，上述向量a的1范数结果就是：29 MATLAB代码实现为：norm（a，1）； 1.2 向量的2范数 向量的每个元素的平方的和再开平方根，上述a的2范数结果就是：15 MATLAB代码实现为：norm（a，2）； 1.3 向量的无穷范数 1.向量的负无穷范数即：向量的所有元素的绝对...
范数（L1、L2、L∞范数）
最新发布
weixin_70325224的博客
04-21 580
补充一下范数的内容，当时上矩阵论课时学的，现在复习一下，之前LSTM文献中（1997），关于梯度消失的推导中有涉及到。
L0范数，L1范数，L2范数，Lp范数，无穷范数，Frobenius 范数表示意义
weixin_43682519的博客
04-18 1万+
L0范数：是指向量中非0的元素的个数。 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。 Lp范数: 是指向量各个元素绝对值p次方和的1/p次方。 无穷范数：是指向量中各个元素绝对值的最大值。 ...
向量与矩阵的范数（比较1-范数、2-范数、无穷范数、p-范数、L0范数 和 L1范数等）
wangcha12o的博客
08-28 842
1、向量的范数 向量的1-范数： ;各个元素的绝对值之和； 向量的2-范数：；每个元素的平方和再开平方根； 向量的无穷范数： p-范数：，其中正整数p≥1，并且有 例：向量X=[2, 3, -5, -7] ，求向量的1-范数，2-范数和无穷范数。 向量的1-范数：各个元素的绝对值之和；=2+3+5+7=17； Matlab代码：X=[2, 3, -5, -7]...
向量范数：1-范数、2-范数、无穷范数；矩阵范数；欧几里得度量
漫步量化
05-05 2万+
欧几里得度量 又称为欧几里得距离，指的是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。相关联的范数称为欧几里得范数。较早的文献称之为毕达哥拉斯度量。 在欧几里得空间中，点x=(x1,...,xn)x = (x_1,...,x_n)x=(x1​,...,xn​)和y=(y1,...,yn)y = (y_1,...,y_n)y=(y1​,...,yn​)之间的...
机器学习中的正则化技术L0,L1与L2范数
一路前行
10-05 1万+
使用机器学习算法过程中，如果太过于追求准确率，就可能会造成过拟合。使用正则化技术可以在一定程度上防止过拟合。首先来回顾一下过拟合的概念。 过拟合简单来说就是对于当前的训练数据拟合程度过高以至于模型失去了泛化能力。下面是一个房屋预测的例子： 左侧的图是欠拟合，即对于当前数据集的拟合程度不够，欠拟合的特征是在训练集和测试集上的准确率都不好。右边的为过拟合状态，过拟合对于当前数据拟合得太好了
核范数和l1范数_L1范数与L2范数的区别
weixin_35282313的博客
01-14 824
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(数据变化很小矩阵求解后结果变化很大)(核心：L2对大数，对outlier离群点更敏感！)下降速度：...
浅谈L0,L1,L2范数及其应用
-------MYNUX--------- lengerfulluse
08-29 4691
博客原文传送门：点击打开链接 浅谈L0,L1,L2范数及其应用 在线性代数，函数分析等数学分支中，范数（Norm）是一个函数，其赋予某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小。对于零向量，另其长度为零。直观的说，向量或矩阵的范数越大，则我们可以说这个向量或矩阵也就越大。有时范数有很多更为常见的叫法，如绝对值其实便是一维向量空间中实数或复数的范数，而Euclidean
[转] L1 && L2范数
weixin_33989780的博客
06-10 379
作者：Andy Yang链接：https://www.zhihu.com/question/26485586/answer/616029832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。 理解L1，L2 范数 L1，L2 范数即 L1-norm 和 L2-norm，自然，有L1、L2便也有L0、L3等等。因为在机器学习领域，L1 和 L2 范数应用比较多，...
向量和矩阵的各种范数比较（1范数、2范数、无穷范数等等）
热门推荐
h_l_dou的博客
09-23 5万+
0范数，向量中非零元素的个数。 1范数，为绝对值之和。 2范数，就是通常意义上的模。 无穷范数，就是取向量的最大值。 具体怎么用，看不同的领域，看你来自计算机领域 用的比较多的就是迭代过程中收敛性质的判断，如果理解上述的意义，在计算机领域，一般迭代前后步骤的差值的范数表示其大小，常用的是二范数，差值越小表示越逼近实际值，可以认为达到要求的精度，收敛。 总的来说，范数的本质是距离，存在的意义是为...
1范数和无穷范数定义、对偶关系、1范数和无穷范数是凸函数的详细证明过程
qq_42384480的博客
11-05 1036
1范数和无穷范数定义、对偶关系、1范数和无穷范数是凸函数的详细证明过程
L0/L1/L2/Lp/L∞范数的联系与区别
u012702061的博客
05-14 3万+
L0/L1/L2/Lp/L∞范数的联系与区别 向量的范数可以简单形象的理解为向量的长度，或者向量到零点的距离，或者相应的两个点之间的距离。向量的范数定义：向量的范数是一个函数||x||,满足非负性||x|| >= 0，齐次性||cx|| = |c| ||x|| ，三角不等式||x+y|| <= ||x|| + ||y||。常用的向量的范数：L0范数：||x||0为x向量各个非零元素的个数。 ||x|| 0
常用范数：L0范数、L1范数、L2范数、L∞范数
YHKKun的博客
03-21 3018
例如，对于向量[1, -3, 5, -7]，其L∞范数为7，因为该向量中绝对值最大的元素是-7（注意，这里取的是绝对值最大的元素，因此不考虑符号）。例如，对于向量[1, -2, 3, -4]，其L1范数为|1| + |-2| + |3| + |-4| = 1 + 2 + 3 + 4 = 10。在机器学习中，常用的范数有L0范数、L1范数（有时也被称为稀疏规则算子）、L2范数（欧几里得范数）、L∞范数（最大范数）等。在Lp空间中，函数的范数定义为其绝对值函数的p次幂在整个定义域上的积分的p次根。
范数（L2
ngc2244的博客
09-25 361
L2范数torch.norm(a)-类直角三角的勾股定理 向量元素平方和的平方根 要点：向量 1）对向量元素平方再相加 2）开方 EG： a(3,4) 3^2+4^2=25 开发后是5 报错了，，norm（）好像不接受整型 改问： import torch a=torch.tensor([3.0,4.0]) print(torch.norm(a)) L1范数-向量元素的绝对值之和torch.abs(a).sum() a(3,-4) 3+|-4|=7...
【数学概念】L范数的简单解释
晚安的博客
12-08 673
L范数的简单解释
向量L0、L1、L2、L∞范数，矩阵F-范数
wk的博客
03-26 1万+
一、向量范数 向量范数表征向量空间的大小。 二、矩阵范数
向量L0、L1、L2、L∞范数，矩阵F-范数---转
buziran的专栏
10-17 706
一、向量范数 向量范数表征向量空间的大小。 二、矩阵范数 ———————————————— 版权声明：本文为原文博主原创文章，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。 本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36512295/article/details/88824622 ...
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...
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