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. ImmutableJS

    引用大神的一句话:(具体是谁自己问度娘) Shared mutable state is the root of all evil(共享的可变状态是万恶之源) -- Pete Hunt   JavaS ...

  2. Android基础TOP5_4:点击按钮更换样式，设置透明度

    在res/drawable创建两个样式 点击前/点击后 round: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> ...

  3. vue2.0框架认识

    虚拟dom和声明式渲染: Vue的编译器在编译模板之后,会把这些模板编译成一个渲染函数 .而函数被调用的时候就会渲染并且返回一个 虚拟DOM的树 .这个树非常轻量,它的职责就是描述当前界面所应处的状态 ...

  4. 如何让不同浏览器调用不同的CSS样式

    如何让不同浏览器调用不同的CSS样式 由 于对W3C标准支持程度的不同,往往导致同一个CSS样式表在各种Web浏览器中的呈现大相径庭.以目前市场占有率最高的两个浏览器Microsoft Interne ...

  5. 预测学习、深度生成式模型、DcGAN、应用案例、相关paper

    我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬 ...

  6. c++中的类型转换--reinterpret_cast

    原文链接:  浅析c++中的类型转换--reinterpret_cast转换 reinterpret_cast作用为: 允许将任何指针转换为任何其他指针类型. 也允许将任何整数类型转换为任何指针类型以 ...

  7. HDU_1520_Anniversary party_树型dp

    题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1520 Anniversary party Time Limit: 2000/1000 MS (Java ...

  8. Nuxt.js使用详解

    首先来讲一下服务端渲染 直白的说就是在服务端拿数据进行解析渲染,直接生成html片段返回给前端.具体用法也有很多种比如: 传统的服务端模板引擎渲染整个页面 服务渲染生成htmll代码块, 前端 AJA ...

  9. CLISTCTRL2

    回顾: 刚刚写完,因为是分期写的,所以最初想好好做一下的文章格式半途而废了~说的也许会有点啰嗦,但是所有的基础用到的技术细节应该都用到了. 如果还有什么疑问,请回复留言,我会尽力解答. 如果有错误,请 ...

  10. bazel和TensorFlow安装

    bazel安装:https://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html#install-with-installer-ubuntu 安 ...