本节我们对决策算法原理做简单的解析，帮助您理清算法思路，温故而知新。我们知道，决策树算法是一种树形分类结构，要通过这棵树实现样本分类，就要根据 if -else 原理设置判别条件。因此您可以这样理解，决策树是由许多 if -else 分枝组合而成的树形模型。决策树算法原理决策树特征属性是 if -else 判别条件的关键所在，我们可以把这些特征属性看成一个集合，我们要选择的判别条件都来自于这个集合
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2023-09-15 22:13:59
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L2 norm L1 norm什么意思
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2021-07-29 16:05:28
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之前讲了python基本数据类型和组合数据类型 is操作符可以判断类型的不太之处 对象有很多标识，当作内存地址，就是唯一标识符id看l4第0个元素 number1也是同一个元素 虽然是两个不同的变量，但是可以引用一个元素 **is判断是否同一元素 下面的比较是l1和l3是否同一个对象，并不是比较值是否相同 **但是l1[0]和l3[0]是同一个对象不是同一个对象，但是可以引用内部的同一个对象，因为
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2023-11-23 10:30:59
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正则化与稀疏性
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2023-06-21 17:34:52
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# Python中的L1正则化
L1正则化（又称Lasso回归）是一种统计学方法，广泛应用于机器学习与数据分析，以防止模型过拟合。它将 L1 范数作为惩罚项添加到损失函数中，使得一些特征的系数为零，从而实现特征选择。本文将探讨Python中如何使用L1正则化，并通过示例代码进行演示。
## L1正则化的原理
L1正则化的核心是通过在损失函数中加入一个惩罚项来减少模型复杂度。对于线性回归，其损
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）
调试+修理垂起固定翼校准遥控器设置飞行模式设置的模式的切换是通过通道B来进行的，最下面是Guided模式，该模式可以运行程序的内容，也可以运行写入的航点。中间的模式是QLoiter模式，最上面的是QRtl模式。像急停模式一般很少会用到，在扩展调参里面设置好就可以。对于Auto模式的话，是需要写入自己画好的航点以后才可以使用的一个模式。校准电调的方法1）电调对应的信号线连接到接收机油门位（3号），注
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2024-09-05 15:44:27
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L1范数深度子空间聚类（L1-DSC）是一种结合深度学习和子空间聚类技术的先进方法，用于高维数据的自动特征学习和聚类。这种方法利用L1范数的稀疏性促进属性，以及深度神经网络的表征学习能力，来发现数据的潜在低维子空间结构。
原创
2024-07-27 11:49:43
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目 录在本章中，我们会先了解存储技术（SRAM\DRAM\ROM\旋转固态硬盘），描述这些存储器是如何被组织成层次结构的。接下来会谈到什么是拥有良好局部性的程序以及编写这样的程序需要注意的问题。然后我们开始探究本质，为什么说拥有良好局部性的程序会执行的更快。就要求我们要学习高速缓存，并教会大家理解程序的局部性的真正意义，使得你自己不仅仅遵守规则，而是了解其内部原理获取更大的自由。1.1 存储技术①
看到一篇博客，这里纠正一下，都是基于线性回归开门见山： L_1范数正则化、L_2范数正则化都有助于降低过拟合风险，L_2范数通过对参数向量各元素平方和求平方根，使得L_2范数最小，从而使得参数w ^的各个元素接近0 ，但不等于0。 而L_1范数正则化比L_2范数更易获得“稀疏”解，即L_1范数正则化求得的w ^会有更少的非零分量，所以L_1范数可用于特征选择，而L_2范数在参数规则化时经常用到la
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2024-07-21 11:16:14
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在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生，我们通常使用正则化（regularization）技术来防止过拟合情况。正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。如果将模型原始的假设空间比作“天空”，那么天空飞翔的“鸟”就是模型可能收敛到的一个个最优解。在施加了模型正则化后，就好比将原假设空间（“天空”）缩
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2024-08-21 09:38:07
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1.los
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2018-09-24 20:21:00
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LSH(Locality Sensitive Hashing)翻译成中文，叫做“局部敏感哈希”，它是一种针对海量高维数据的快速最近邻查找算法。在信息检索，数据挖掘以及推荐系统等应用中，我们经常会遇到的一个问题就是面临着海量的高维数据，查找最近邻。如果使用线性查找，那么对于低维数据效率尚可，而对于高维数据，就显得非常耗时了。为了解决这样的问题，人们设计了一种特殊的hash函数，使得2个相似度很高的数
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2024-05-11 18:56:45
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# 实现L1 Binder的步骤和代码解析
## 介绍
L1 binder是一个在Android系统中实现进程间通信（IPC）的机制。作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现L1 binder。在本文中，我将为你展示整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 实现步骤
首先，让我们来看一下实现L1 binder所涉及的步骤。下表展示了这些步骤及其对应的代码：
| 步骤 |
原创
2024-01-16 00:48:30
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# Python中的l1
## 简介
在Python中，l1是一个常用的变量名，通常用于表示列表（list）类型的数据。列表是一种有序、可变、可重复的数据结构，可以存储多个元素。在本文中，我们将介绍列表的基本概念、如何创建和访问列表，以及一些常用的列表操作。
## 创建列表
在Python中，可以使用方括号`[]`来创建一个列表，并在方括号内用逗号分隔各个元素。例如，下面的代码创建了一个包
原创
2023-07-23 17:28:11
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# L1正则化方法的Python实现
L1正则化，又称为Lasso回归，是一种常用的线性回归正则化技术，有助于减少模型的复杂性和避免过拟合。本文将帮助你一步一步实现L1正则化在Python中的代码。
## 流程概述
在开始编码之前，让我们研究整个实现流程，表格如下：
| 步骤 | 说明 |
|------|------------------
原创
2024-10-05 05:34:00
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正则化（L1正则化、L2参数正则化）L1范数正则化L2参数正则化 正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。 L1范数正则化L1范数正则化（ L1 regularization 或 lasso ）是机器学习（machine learning）中重要的手段，在支持向量机（support vector machine）学习过程中，实际是一种对于成本函数
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2023-09-27 13:57:23
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Differences between the L1-norm and the L2-norm As an error functiontrain for parameters L1−nor}|y_i-f(x_i)| L2−norm:S=∑i=1n(yi−f(xi))2L2-norm:\quad S
原创
2017-11-21 16:00:01
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逻辑电平有：TTL、CMOS、LVTTL、LVCMOS、ECL、PECL、LVDS、GTL、BTL、ETL、GTLP；RS232、RS422、RS485等。 4?$Z.a:A*G*Blskycanny,WYo~,D1_R!Tz+Gzskycanny图1－1：常用逻辑系列器件 +R;k#\|QfskycannyTTL：Transistor-Transistor Logic %PFn?:` tLsk
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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