之前那篇文章里提到，L1其实是加上服从拉普拉斯分布的先验，L2是加上服从高斯分布的先验：

http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/7977732.html

那么记住拉普拉斯的公式和高斯的公式：

拉普拉斯（Laplace）

高斯（Gaussian）分布

拉普拉斯分布，高斯分布，L1 L2的更多相关文章

  1. 机器学习 - 正则化L1 L2

    L1 L2 Regularization 表示方式: $L_2\text{ regularization term} = ||\boldsymbol w||_2^2 = {w_1^2 + w_2^2 ...

  2. 【RS】Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering - 基于拉普拉斯分布的稀疏概率矩阵分解协同过滤

    [论文标题]Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering  ...

  3. ML-线性模型 泛化优化 之 L1 L2 正则化

    认识 L1, L2 从效果上来看, 正则化通过, 对ML的算法的任意修改, 达到减少泛化错误, 但不减少训练误差的方式的统称 训练误差 这个就损失函数什么的, 很好理解. 泛化错误 假设 我们知道 预 ...

  4. L0/L1/L2范数的联系与区别

    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 ...

  5. 混合拉普拉斯分布（LMM）推导及实现

    作者:桂. 时间:2017-03-21  07:25:17 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6592599.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦 ...

  6. 阅读ARM Memory(L1/L2/MMU)笔记

    <ARM Architecture Reference Manual ARMv8-A>里面有Memory层级框架图,从中可以看出L1.L2.DRAM.Disk.MMU之间的关系,以及他们在 ...

  7. L1&L2 Regularization的原理

    L1&L2 Regularization   正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现 ...

  8. TMS320C64x DSP L1 L2 Cache架构（1）——C64x Cache Architecture

    [前沿]研究生阶段从事于DSP和FPGA技术的相关研究工作,学习并整理了大量的技术资料,包括TI公司的官方文档和网络上的详细笔记,花费了大量的时间和精力总结了前人的工作成果.无奈工作却从事于嵌入式技术 ...

  9. 拉普拉斯分布（Laplace distribution）

    拉普拉斯分布的定义与基本性质 其分布函数为 分布函数图 其概率密度函数为 密度函数图 拉普拉斯分布与正太分布的比较 从图中可以直观的发现拉普拉斯分布跟正太分布很相似,但是拉普拉斯分布比正太分布有尖的峰 ...

随机推荐

  1. Myeclipse2014安装&破解激活

    市场上很多JavaWeb的IDE比如Idea(听说用好开发效率会很高),eclipse(插件丰富还免费),但是对于初学者还是为了提高学习的效率(Myeclipse创建web项目的时候可以自动生成一些配 ...

  2. js实现左右点击图片层叠滚动特效

    需要加载js有 <script type="text/javascript" src="js/jquery-1.7.2.min.js"></s ...

  3. mac当你有多个版本的命令存在是怎么使用最新版本

    例如你安装了一个最新的git.然而系统中由于xcode等自带的git的存在.使得/usr/bin/git 是xcode的版本. 只需要再 ~/.bash_profile 中添加一行优先path即可 e ...

  4. Meta标签 h5

    一  PC端meta标签 1 页面关键词 <meta name="keywords" content="your tags"> 2 页面描述 < ...

  5. 简述 MVC, MVP, MVVM三种模式

    Make everything as simple as possible, but not simpler - Albert Einstein* 把每件事,做简单到极致,但又不过于简单 - 阿尔伯特 ...

  6. strong，weak, retain， assign的区别@property的参数

    strong,weak, retain, assign的区别@property的参数 先说经验 使用场合 copy:NSString,block, weak:UI控件,代理 strong:一般对象.自 ...

  7. oracle添加联合主键

    1 alter table tablename add constraint unionkeyname primary key (column1,column2); 上面语句中: tablename为 ...

  8. java web 学习笔记 - Java Bean

    1. Java Bean 是一个简单的 java 类,一般放在WEB-INF下的 classes目录下(如果没有则需要手工新建) 一个简单的Bean包括属性,getter ,setter方法,如果没有 ...

  9. RabbitMQ系列(六)--面试官问为什么要使用MQ，应该怎么回答

    如果简历中有写到使用过RabbitMQ或者其他的消息中间件,可能在MQ方面的第一个问题就是问:为什么要使用MQ 面试官期望的回答 1.项目中有什么业务场景需要用到MQ 2.但是用了MQ,会带来很多问题 ...

  10. kvm--virsh命令行下管理虚拟机

    virsh 既有命令行模式,也有交互模式,在命令行直接输入 virsh 就进入交互模式, virsh 后面跟命令参数,则是命令行模式: (1)基础操作 --- 命令行下管理虚拟机 virsh list ...