其实我们很少使用到sklearn里面的逻辑回归，因为它不能很好地处理样本均衡，我们一般使用statsmodels.api.Logit逻辑回归参数class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', *, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True,
intercept_sca
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2024-06-05 20:51:31
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正则化方法 (Regularization) 是机器学习领域中一种非常重要的技巧，它主要用来对权重系数加以约束限制，进而防止过拟合。数学上来讲，正则化即为在目标函数中加入对权值系数的约束。L1正则化与L2正则化形式上的区别在于范数的阶。这两种正则化的主要区别在于以下几点：解的唯一性：L2正则化具有唯一解，而L1正则化没有唯一解。图一：本图阐释了L1正则化和L2正则化解的唯一性，其中绿色的是L2正则
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2024-06-17 07:46:35
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L2 MPLS: Empowering Seamless Connectivity
In today's fast-paced world, where technology is evolving by the minute, a stable and efficient network connectivity is crucial to meet the demands of busine
原创
2024-02-05 12:43:04
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小猫爪：S32K3学习笔记07-S32K3之LPCMP1 前言2 资源介绍3 框架分析3 工作模式3.1 Function Mode3.1.1 Disabled Mode (#1)3.1.2 Continuous Mode3.1.3 Sampled, Non-Filtered Mode (#3A & 3B)3.1.4 Sampled, Filtered Mode (#4A & 4B
从好的方面来看，这表明以太坊的基础层非常有用，并且许多人互相竞价以及时进行交易处理。相反，为了使以太坊不断向主流发展，它需要扩大规模，以便能够提供即时和廉价的交易，并满足数十亿用户的需求，而不仅仅是数千名用户。那么，好消息是，一个二层（L2）扩容解决方案的生态系统已经在以太坊周围蓬勃发展，并为大众提供了以多种方式扩展以太坊的途径。我们说“二层（L2）”，因为这些创新的工作原理是从区块链的外围附加到
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2023-10-23 22:31:17
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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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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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# 理解与实现 L2 架构
L2 架构（Layer 2 Architecture）是现代软件开发实践中的一个重要概念，通常用于分层设计，使系统更加模块化、可维护和易于扩展。本文将详细介绍如何实现 L2 架构，分步骤说明，并附上代码示例和相应的类图、序列图。
## 整体流程
在实现 L2 架构之前，我们需要了解整体流程。以下是实现 L2 架构的步骤：
| 步骤 | 描述
目录前言L2正则化简介线性代数角度小结从图像角度直观理解补充总结参考资料 前言正则化在机器学习和深度学习中都是很重要的技巧，其核心思想是通过偏差的增加来换取方差的减少----用训练误差的增大来换取泛化误差的减小。 实现正则化主要有两类策略： 1）向模型添加限制参数的额外约束 2）向目标函数增加额外项来对参数值进行软约束 常见的L1和L2正则化都是使用的第二种策略L2正则化简介L2正则化项： 不考
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2023-10-21 09:21:19
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我学习pytorch框架不是从框架开始，从代码中看不懂的pytorch代码开始的 可能由于是小白的原因，个人不喜欢一些一下子粘贴老多行代码的博主或者一些弄了一堆概念，导致我更迷惑还增加了畏惧的情绪(个人感觉哈)，我觉得好像好多人都是喜欢给说的明明白白的，难听点就是嚼碎了喂我们。这样也行啊(有点恶心哈)，但是有些东西即使嚼碎了我们也弄不明白，毕竟有一些知识是很难的(嚼碎后的知识我们都难以理解)欢迎
欧式距离：l2范数：l2正则化：l2-loss(也叫平方损失函数)： 总结：l2范数和欧式距离很像，都是开根号。l2正则化和l2-loss都是直接开平方。上面这篇mimic的paper，就是用的l2-loss，可以看到他写的公式就是在l2范数上开平方。也可以这么理解，对于loss，需要求梯度，如果有根号后，梯度的计算就变得复杂了。
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2018-08-24 18:18:00
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一、组网需求 两个数据中心之间通过IP核心网进行二层互联二、组网拓扑三、配置要点 在交换机上配置好VLAN, 略 在交换机配置IPv4单播路由协议（如OSPF），保证单播路由可达。略 创建L2GRE实例 配置L2GRE实例本端地址，对端地址 配置L2GRE实例允许转发的VLAN 配置保活功能(可选) &n
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2018-05-15 17:01:17
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华为L2认证是华为公司推出的一项认证考试，该认证主要针对网络工程师，包括企业网络工程师和运营商网络工程师等。通过参加并通过华为L2认证考试，可以证明个人在网络方面拥有一定的技能和经验，提高个人的职业竞争力。
华为L2认证考试主要涵盖了网络技术、网络设备、网络管理等方面的知识。参加考试的人员需要具备一定的网络基础知识，并熟悉华为的相关产品和解决方案。考试内容包括理论知识考核和实操能力考核，要求考生
原创
2024-02-02 15:10:21
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MPLS VPN L2是华为公司推出的一种广域网虚拟专用网络解决方案，旨在为企业客户提供更安全、更高效的网络连接服务。MPLS VPN L2不仅可以帮助企业客户实现不同地区办公室之间的网络互联，还可以实现企业与合作伙伴之间的安全数据传输。
华为公司采用了一系列创新技术，包括MPLS技术、VLAN技术和VPN技术，来实现MPLS VPN L2方案。通过MPLS技术，华为可以有效地实现跨地域的虚拟专
原创
2024-02-23 10:54:00
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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
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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L2 MPLS VPN（Multiprotocol Label Switching Virtual Private Network），是一种基于多协议标签交换技术的虚拟专用网络。在网络通信领域，VPN（虚拟专用网络）是指通过公共网络建立专用通道，以确保数据传输的安全和隐私。
L2 MPLS VPN是一种以数据链路层为基础的VPN技术，它通过在数据包头部添加标签，实现对数据包进行快速转发和路由。与
原创
2024-02-23 11:38:45
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# Java L2距离
L2距离是一种常用的欧几里得距离度量方法，用于测量向量空间中两个向量之间的距离。在机器学习和数据挖掘领域，L2距离常用于聚类、分类和回归问题中。本文将介绍L2距离的概念，并通过Java代码示例演示如何计算L2距离。
## L2距离的定义
L2距离（也称为欧几里得距离）是一个度量两个向量之间的距离的方法。对于二维向量(x1, y1)和(x2, y2)，L2距离可以通过以
原创
2024-01-17 10:49:32
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# PyTorch中的L2范数及其计算
L2范数是矩阵或向量的Euclidean范数，也称为向量的模。在PyTorch中，我们经常会用到L2范数来衡量参数的大小、计算损失函数等。本文将介绍PyTorch中如何计算L2范数，并给出相应的代码示例。
## L2范数的定义
对于一个向量或矩阵$\mathbf{x}$，其L2范数定义为：
$$
||\mathbf{x}||_2 = \sqrt{\s
原创
2024-07-08 04:51:55
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# 如何在PyTorch中实现L2损失
在深度学习中，损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差距的一个重要指标。L2损失，也称为均方误差（Mean Squared Error，MSE），在回归任务中广泛使用。今天，我们将深入探讨如何在PyTorch中实现L2损失。
## 整体流程
在开始编码之前，我们先简单概述一下实现L2损失的整体流程。以下是每个步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
|--
