其这里实就是规定的范数函数的p值。
这里的无穷和1，就是取的不同p值。
0范数——向量中非0的元素的个数
1范数,为绝对值之和。
2范数,就是通常意义上的模。即距离。
无穷范数——向量中最大元素的绝对值。
对于无穷范数的说明：当p取无穷大时，
最终只与元素中绝对值最大的元素有关了，即
范数(norm)是数学中的一种基本概念，在泛函分析中，范数是一种定义在赋范线性空间
入门知识本文档基于官网的60min入门教程《What is PyTprch》《PyTorch深度学习：60分钟快速入门（官网翻译）》By 黄海广 部分内容来自于《PyTorch机器学习从入门到实战》–机械工业出版社numpy常用数值操作及特性pytorch库中有很多操作都可以类比和借鉴numpy库中的处理，且在机器学习中numpy也是一个很重要的强大的数值处理库，建议读者先理一下numpy中的常用
批量归一化和残差网络批量归一化（BatchNormalization）对输入的标准化（浅层模型）处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。1.对全连接层做批量归一化位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。全连接：
转载
2024-06-15 09:09:32
65阅读
在这篇博文中，我将为大家带来一个有趣的 Python 奇偶归一问题的解析。这个问题不仅对于算法和数据结构的学习者有帮助，也是面试中常见的考点之一。通过详细的背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景以及案例分析，我们将纽带每个部分的思路展开，让大家对这个问题有更深的理解。
### 背景描述
在2023年的春季，我的一个朋友向我提出了一个挑战性的问题：给定一个整数数组，如何将其转换为“奇偶
# Python比值归一实现流程
## 1. 了解比值归一化的概念
比值归一是一种常用的数据预处理方法，用于将具有不同量纲的特征值映射到同一量纲下。这样做的目的是避免不同量纲带来的问题，例如某些算法对数值范围敏感。比值归一化可以提高数据处理的效果，更好地发现特征之间的关系。
## 2. 比值归一化的步骤
| 步骤 | 操作 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 导
原创
2024-02-10 07:07:26
49阅读
今天这篇还是讲特征工程那一堆事，准确点说是数据预处理范畴内的，在做PCA降维时，我发现利用方差过滤出的主成分和利用PCA降维得到的主成分对应位置的方差有些不同:VarianceThreshold:[90370.21684180899, 55277.04960170764, 51395.858083599174]
PCA:[176251.93379431,74196.4827
转载
2024-09-27 08:47:39
34阅读
# 线性回归在Python中的实现
线性回归是一种常见的统计学方法，用于预测连续型变量。在机器学习领域，线性回归是许多算法的基础。本文将介绍如何在Python中实现线性回归，并展示其基本流程。
## 线性回归简介
线性回归模型试图找到数据中的最佳拟合直线，该直线能够尽可能地预测目标变量。其基本形式为：
\[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + .
原创
2024-07-15 20:37:50
22阅读
在数据科学和机器学习的实践中，归一化是一个重要的步骤，它可以加速模型的收敛，提高预测精度，使用 Python 的 NumPy 库进行数据归一化是一种非常高效的方法。下面我们将详细探讨如何使用 Python 和 NumPy 来实现归一化，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，你需要确保你的开发环境符合要求。以下是软硬件要求的详细表格：
|
Hlianbobo：python 或 sage 有没有哪个函数可以求指定向量的模？进行点乘运算，叉乘运算？求相关的库名称已经代码示例，谢谢！zhzy：numpyTony042：numpy，或者自己求模就是该矩阵的 hermitian matrix 乘以它本身，点乘就是求模开个方，叉乘算 detsage 能判断级数的敛散性么？Hlianbobo：在网上搜索了一圈，可以找到 mathematica 判
转载
2023-12-27 10:15:39
55阅读
目录：0 前言1 学习模型正则化 1.1 什么是模型正则化1.2 模型的过拟合2 L1正则化 2.1 LASSO回归思路2.2 L1正则化项与稀疏性2.3 L1正则使用2.4 调参效果3 L2正则化 3.1 岭回归思路3.2 L2正则防止过拟合3.3 L2正则的使用及调参总结0 前言我们已经知道了模型误差 = 偏差 + 方差 + 不可避免的误差，且在机器学习领域中最
转载
2023-11-09 10:25:45
117阅读
Python中的2lPython作为一种广泛使用的编程语言，在各个领域都有着重要的应用。其中，Python中的2l是一个非常重要的概念，尤其是在搜索引擎优化（SEO）方面。本文将从介绍2l的定义和作用开始，重点讲解Python中2l的使用方法以及相关的最佳实践，并在结论部分总结本文的主要思路和观点。什么是2l2l是“二级列表”的缩写，也有人称之为“子列表”（sublist）。在HTML和CSS中，
转载
2023-08-09 14:35:56
98阅读
# 使用 Python 对 NumPy 数组进行数据归一化
数据归一化是数据分析与机器学习中的一个重要步骤，目的是将不同量纲的数据转换到同一标准范围内，便于比较和处理。这篇文章将指导你如何使用 Python 中的 NumPy 库实现数组的数据归一化。
## 整体流程
在进行数据归一化之前，我们可以将整个流程分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|-----
原创
2024-10-06 04:03:22
150阅读
搞KLPP时用到归一化这个概念，转一个帖子： 归一化化定义：我是这样认为的，归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快。 在 matlab 里面，用于归一化的方法共有三种 :（ 1 ） premnmx 、 postmnmx 、 tramnmx（ 2 ） prestd 、 postst
d2l的一些图像调用图像查看与显示%matplotlibset_figsize()d2l.Image.open()show_images() 图像查看与显示因为全文都是使用jupyter打开的，所以会使用一下%matplotlib inline 所以先简单解释一下%matplotlib inline%matplotlib使用%matplotlib命令可以将matplotlib的图表直接嵌入到No
转载
2023-08-31 07:31:25
2001阅读
### 如何实现“归一数字判断”功能的Python编程指南
在数据处理和机器学习领域，归一化是非常重要的处理步骤。通过将不同的数值特征缩放到相同的范围，我们可以提升模型的训练效率和准确性。在这里，我将介绍如何用Python实现归一数字判断功能。为了让你更容易理解整个过程，我会先展示一个流程表格，接着逐步说明每一步需要的代码，最后带入类图与序列图。
#### 流程步骤
| 步骤
# Python 对数据进行归一化处理
在数据科学和机器学习中，数据预处理是至关重要的一步。归一化（Normalization）是数据预处理的一种常见技术，它能够将不同特征的数值转换到相同的范围，通常是 [0, 1] 或者 [-1, 1]。那么，为什么我们要对数据进行归一化呢？因为许多机器学习算法，例如 KNN、SVM 和神经网络等，都是基于距离计算或梯度下降的，归一化可以改善模型的收敛速度和最
文章目录函数调用函数数据类型转换定义函数空函数参数检查返回多个值函数参数位置参数默认参数可变参数关键字参数命名关键字参数参数组合递归函数 函数当代码出现有规律的重复的时候，便可以用函数来解决麻烦的事情，基本上所有的高级语言都支持函数，Python也不例外。Python中除了灵活地自定义函数外，本事内置了很多有用的函数，可以直接调用。 函数是最基本的一种代码抽象的方式。调用函数数据类型转换Pyth
转载
2024-09-12 16:07:23
41阅读
# Python DataFrame 按行归一
## 1. 概述
在数据分析和机器学习任务中，我们经常需要对数据进行归一化处理，以便更好地进行统计分析和模型训练。归一化是将数据缩放到特定的范围内，以便更好地处理和比较不同特征或样本之间的差异。Python中的pandas库提供了DataFrame数据结构，可以方便地进行数据处理和分析。本文将介绍如何使用pandas对DataFrame按行进行归
原创
2023-12-19 11:44:17
409阅读
1. L1正则和L2正则的作用正则化的主要作用是防止过拟合，对模型添加正则化项可以限制模型的复杂度，使得模型在复杂度和性能达到平衡。L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，可以用于特征选择，一定程度上，L1也可以防止过拟合L2正则化它对于大数值的权重向量进行严厉惩罚，倾向于更加分散的权重向量；L2惩罚倾向于更小更分散的权重向量，这就会鼓励分类器最终将所有维度上的特征都用起来，而不是强烈依赖其中少数几个维度
转载
2023-12-27 11:00:28
144阅读
## 如何在Hive中进行归一化处理
作为一名经验丰富的开发者，你可以通过以下步骤教会刚入行的小白如何在Hive中进行归一化处理。
### 1. 流程图
```mermaid
erDiagram
CUSTOMERS ||--o| ORDERS : has
```
### 2. 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建两个表：CUSTOME
原创
2024-07-01 05:14:58
54阅读
