特征选择特征工程： 1、特征提取 ：从文字，图像等数据中提取信息作为特征 2、特征创造 ：把现有特征进行组合，或仙湖计算，得到新的特征 3、特征选择 ：从所有的特征种，选择出有意义的，对模型有帮助的特征，避免所有特征都导图模型取训练的情况。在特征选择之前，跟数据提供者开会。下面案例所用到的数据获取地址——>这里下载1.过滤法首先导入数据import pandas as pd
data =
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2023-08-17 16:44:03
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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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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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# 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 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
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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L0 L1 L2 正则化Jun 29 2018范数 ∥x∥p:=(∑i=1n|xi|p)1p‖x‖p:=(∑i=1n|xi|p)1pL1 范数：当 p=1 时，表示某个向量中所有元素绝对值之和L1 范数：当 p=1 时，表示某个向量中所有元素绝对值之和L2 范数：当 p=2 时，表示某个向量中所有元
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2024-08-06 09:35:36
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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（规则化）的来由（有的翻译为正则化，
原创
2023-02-02 21:47:48
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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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在这个博文中，我将重点介绍如何解决“4A架构 L1 L2”问题，并系统性地整理解决过程，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及总结与展望等关键内容。
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### 4A架构 L1 L2描述
随着现代IT系统的日益复杂，"4A架构"在企业架构中得到了广泛应用。该架构关注身份验证、访问控制、审计与授权四大关键模块。在这一背景下，L1与L2层次主要分别针对基础访问控制与高级权限管
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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# 实现hi3516 l1 l2的步骤
## 概述
在实现"hi3516 l1 l2"之前，首先需要了解该需求的背景和目标。hi3516是海思半导体公司的一款视音频处理芯片，L1和L2是该芯片的两个版本。本文将介绍实现hi3516 l1 l2的步骤，以及每一步需要做什么和使用的代码。
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
|-----|-----|
| 1. | 创建一个新的工程 |
|
原创
2024-01-15 23:35:05
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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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可见，使用 MSE 损失函数，受离群点的影响较大，虽然样本中
原创
2022-11-10 10:15:32
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1、L1 loss 在零点不平滑，用的较少 ，、一般来说，L1正则会制造稀疏的特征，大部分无用特征的权重会被置为02、Smooth L1 Loss 修改零点不平滑问题 ， L1-smooth比L2范数的对异常值的鲁棒性更强。3、L2 loss：对离群点比较敏感，如果feature 是 unbounded的话，需要好好调整学习率，防止出现梯度爆炸的情况[fast rcnn]。 L
1 基础知识首先，大家都知道现在 CPU 的多核技术，都会有几级缓存，现在的CPU会有三级缓存（L1，L2， L3），如下图所示。其中：L1 缓存分成两种，一种是指令缓存，一种是数据缓存。L2 缓存和 L3 缓存不分指令和数据。L1 和 L2 缓存在每一个 CPU 核中，L3 则是所有 CPU 核心共享的内存。L1、L2、L3 的越离 CPU 近就越小，速度也就越快，越离 CPU 远，速
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2024-10-18 11:40:25
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每日英文Sometimes you have to accept the fact that certain things will never go back to how they used to be. 有时候，你不得不接受这个现实：有些事情已回不到从前了。每日掏心话人生没有所有权，你只有生命使用权。生活没有绝望，只有想不通，人生没有尽头，只有看不透。图片来自网络 &
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的$\Phi$是
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2023-12-21 21:57:56
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一、L1正则化1、L1正则化 需注意，L1 正则化除了和L2正则化一样可以约束数量级外，L1正则化还能起到使参数更加稀疏的作用，稀疏化的结果使优化后的参数一部分为0，另一部分为非零实值。非零实值的那部分参数可起到选择重要参数或特征维度的作用，同时可起到去除噪声的效果。此外，L1正则化和L2正则化可以联合使用： 这种形式也被称为“Elastic网络正则化”。 L1相比于L2，有所不同：
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2024-08-21 23:12:57
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