第1章 序幕
这一章中作者简要的介绍了python数据模型，主要是python的一些特殊方法。比如__len__,__getitem__. 并用一个纸牌的程序来讲解了这些方法
tuple和nametuple的区别
Nametuple是类似于元组的数据类型。
除了能够用索引来访问数据，还支持用方便的属性名来访问数据。
传统的元组访问如下。
tup1 = ('abc', 'def', 'ghi')
p
在线性代数，函数分析等数学分支中，范数（Norm）是一个函数，是赋予某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小的函数。对于零向量，令其长度为零。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Eu
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2017-01-19 16:20:00
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L0/L1/L2范数的联系与区别标签（空格分隔）： 机器学习最近快被各大公司的笔试题淹没了，其中有一道题是从贝叶斯先验，优化等各个方面比较L0、L1、L2范数的联系与区别。L0范数L0范数表示向量中非零元素的个数：\(||x||_{0} = \#(i)\ with\ \ x_{i} \neq 0\)也就是如果我们使用L0范数，即希望w的大部分元素都是0. （w是稀疏的）所以可以用于ML中做稀疏编码
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2024-05-18 10:08:55
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本示例描述了从一组沿不同角度获取的平行投影来重建图像的方法。本数据集是通过**“计算机断层扫描”**(computed tomography，即CT)获取的。
在样本上没有任何先验信息的情况下，重建图像所需的投影数量约为图像的线性大小
l (以像素为单位)。为简单起见，我们在这里考虑一个稀疏图像，其中只有对象边界上的像素具有非零值，例如，这样的数据可以对应于蜂窝材料，但是大多
都在说加正则化项能防止过拟合，可是为什么它可以防止过拟合呢呢 说这个东西之前我们先讲一下什么是 L2 范数，以及什么是过拟合L2范数 &nb
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2024-04-26 17:02:25
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文章目录正则化L1正则L2正则区别为什么权值衰减正则化L1正则L1正则化是所有参数的绝对值之和，这就要求所有参数的绝对值之和最小，求导，导数可能为1或
原创
2022-12-02 16:48:57
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其实我的专业不是数学专业，只不过在阅读paper时，我们会经常看到0范数或者1范数这些范数问题。本文就来分析看看到时什么是范数？什么是0范数、1范数、2范数？它们的区别又是什么？为了方便某些着急的people，先直观的列举：0 范数：向量中非零元素的个数。1 范数： 向量中各个元素绝对值之和。2 范数： 向量中各个元素平方和的 1/2 次方，L2 范数又称 Euclid
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2023-07-05 22:22:19
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目录范数的作用np.linalg.norm(求范数)参数意义代码展示 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L1范数 -- (Lasso Regression)L2范数 -- (Ridge Regression)三、从几何角度直观理解L1范数、L2范数总结范数的作用L-
原创
2022-09-21 13:04:00
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衡量预测值与真实值的偏差程度的最常见的loss： 误差的L1范数和L2范数 因为L1范数在误差接近0的时候不平滑，所以比较少用到这个范数 L2范数的缺点是当存在离群点（outliers)的时候，这些点会占loss的主要组成部分。比如说真实值为1，预测10次，有一次预测值为1000，其余次的预测值为1
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2018-08-23 21:39:00
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## HBase L1 L2: 介绍与使用
HBase是一个分布式的、可扩展的、面向列的NoSQL数据库系统，它构建在Hadoop之上，提供了高可靠性、高性能、面向大数据的存储解决方案。HBase的设计目标之一是在大规模数据集上提供快速随机读写的能力。为了实现这个目标，HBase采用了L1和L2的存储层次结构。
### L1：内存中的存储
L1是HBase的内存存储层。在L1中，数据被存储在
原创
2023-08-01 10:42:05
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L1和L2正则化L1和L2正则化L1和L2正则化
原创
2021-08-02 14:04:41
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L1和L2正则化L1和L2正则化L1和L2正则化
原创
2021-08-02 14:06:34
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基于距离的norm1和norm2 所谓正则化，就是在损失函数中增加范数，那么老调重弹一下
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2020-01-01 16:13:00
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一、概括：L1和L2是正则化项，又叫做罚项，是为了限制模型的参数，防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项。二、区别： 1.L1是模型各个参数的绝对值之和。 L2是模型各个参数的平方和的开方值。 2.L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0. 因为最优的参数值很大概率出现在坐标轴上，这样就会导致某一维的权重为0 ，产生稀疏权重矩阵 L2会选择更多的特征
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2024-10-30 08:09:27
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正则化是为了防止过拟合。1. 范数范数是衡量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小。 范数的一般化定义：对实数p>=1， 范数定义如下： L1范数：当p=1时，是L1范数，其表示某个向量中所有元素绝对值的和。L2范数：当p=2时，是L2范数， 表示某个向量中所有元素平方和再开根， 也就是欧几里得距离公式。 在二维情况下，不同范数的图形如下， q表示的是范
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2024-04-16 21:09:41
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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，避免过拟合。 2）
# 使用Python实现逻辑回归的L1和L2正则化
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，其主要目标是通过一组特征对类别进行预测。正则化是为了防止模型过拟合。L1和L2正则化即是最常用的两种正则化方法。在这篇文章中，我们将逐步实现逻辑回归模型的L1和L2正则化，以下是我们将要遵循的步骤。
## 开发流程
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 导入必要的库 |
1 拟合形象的说，拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。2 过拟合上学考试的时候，有的人采取题海战术，把每个题目都背下来。但是题目稍微一变，他就不会做了。因为他非常复杂的记住了每道题的做法，而没有抽象出通用的规则。所以过拟...
原创
2023-05-17 18:24:57
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# 如何在Python中实现L2范数
在机器学习和科学计算中，L2范数（也称为欧几里得范数或二范数）是非常重要的概念。它通常用于计算向量的长度，并在正则化中具有重要的作用。本文将指导你如何在Python中实现L2范数，并介绍其处理流程。
## 整体流程
以下是计算L2范数的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必需的库 |
| 2
@TOC<hr style=" border:solid; width:100px; height:1px;" color=#0a00000 size=1">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
原创
精选
2024-08-23 09:37:18
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