L2范数归一化概念和优势

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L2范数归一化概念和优势

1 归一化处理归一化是一种数理统计中常用的数据预处理手段,在机器学习中归一化通常将数据向量每个维度的数据映射到(0,1)或(-1,1)之间的区间或者将数据向量的某个范数映射为1,归一化好处有两个: (1) 消除数据单位的影响:其一可以将有单位的数据转为无单位的标准数据,如成年人的身高150-200cm.成年人体重50-90Kg,身高的单位是厘米而体重的单位是千克,不同维度的数据单位不一样,造成原始数据不能直接代入机器学习中进行处理,所以这些数据经过特定方法统一都映射…

L0、L1与L2范数、核范数（转）

L0.L1与L2范数.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题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error while regularizing your parameters",也就是在规则化参数的同时最…

L0/L1/L2范数（转载）

一.首先说一下范数的概念: 向量的范数可以简单形象的理解为向量的长度,或者向量到零点的距离,或者相应的两个点之间的距离. 向量的范数定义:向量的范数是一个函数||x||,满足非负性||x|| >= 0,齐次性||cx|| = |c| ||x|| ,三角不等式||x+y|| <= ||x|| + ||y||. 常用的向量的范数:L1范数: ||x|| 为x向量各个元素绝对值之和.L2范数: ||x||为x向量各个元素平方和的1/2次方,L2范数又称Euclidean范数或者Frobenius…

L0、L1及L2范数

L1归一化和L2归一化范数的详解和区别 https://blog.csdn.net/u014381600/article/details/54341317 深度学习——L0.L1及L2范数 https://blog.csdn.net/zchang81/article/details/70208061…

机器学习中的范数规则化 L0、L1与L2范数核范数与规则项参数选择

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 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题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法…

机器学习中的范数规则化之L0、L1与L2范数

今天看到一篇讲机器学习范数规则化的文章,讲得特别好,记录学习一下.原博客地址(http://blog.csdn.net/zouxy09). 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题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error…

机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数、核范数与规则项参数选择

装载自:https://blog.csdn.net/u012467880/article/details/52852242 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题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while r…