https://en.wikipedia.org/wiki/Norm_(mathematics)

http://cs231n.github.io/classification/

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    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 ...

  2. [再寄小读者之数学篇](2014-10-27 Frobenius 范数是酉不变范数)

    对任两酉阵 $U,V$, 有 $$\bex \sen{A}_F=\sen{UAV}_F. \eex$$ 事实上, $$\beex \bea \sen{UAV}_F^2&=\tr(V^*A^*U ...

  3. L2与L1正则化理解

    https://www.zhihu.com/question/37096933/answer/70507353 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/det ...

  4. L1范数与L2范数​

    L1范数与L2范数​ ​ L1范数与L2范数在机器学习中,是常用的两个正则项,都可以防止过拟合的现象.L1范数的正则项优化参数具有稀疏特性,可用于特征选择:L2范数正则项优化的参数较小,具有较好的抗干 ...

  5. 机器学习中的规则化范数(L0, L1, L2, 核范数)

    目录: 一.L0,L1范数 二.L2范数 三.核范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问 ...

  6. 『科学计算』L0、L1与L2范数_理解

     『教程』L0.L1与L2范数 一.L0范数.L1范数.参数稀疏 L0范数是指向量中非0的元素的个数.如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话,就是希望W的大部分元素都是0,换句话说,让参数W是稀 ...

  7. L1,L2范数和正则化 到lasso ridge regression

    一.范数 L1.L2这种在机器学习方面叫做正则化,统计学领域的人喊她惩罚项,数学界会喊她范数. L0范数  表示向量xx中非零元素的个数. L1范数  表示向量中非零元素的绝对值之和. L2范数  表 ...

  8. L0、L1、L2范数正则化

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