范数（norm） - 相关文章

【范数（norm）】的更多相关文章

如何理解机器学习/统计学中的各种范数norm | L1 | L2 | 使用哪种regularization方法？

参考: L1 Norm Regularization and Sparsity Explained for Dummies 专为小白解释的文章,文笔十分之幽默 why does a small L1 norm give a sparse solution? why does a sparse solution avoid over-fitting? what does regularization do really? 减少feature的数量可以防止over fitting,尤其是在特征比样本…

A norm is a function. 范数是函数。

[范数]范数是函数.A norm is a function.范数(norm),是具有“长度”概念的函数.在线性代数.泛函分析及相关的数学领域,是一个函数,其为向量空间内的所有向量赋予非零的正长度或大小.半范数反而可以为非零的向量赋予零长度. In linear algebra, functional analysis, and related areas of mathematics, a norm is a function that assigns a strictly positive…

范数||x||（norm）笔记

1. 范数的含义和定义范数是具有"长度"概念的函数.在线性代数.泛函分析及相关领域,是一个函数,它为向量空间内的所有向量赋予非零的正的长度或大小.另一方面,半范数可以为非零的向量赋予零长度. 例如,在二维欧式几何空间$R^2$中(简单理解就是二维坐标系)就有欧式范数.在这个向量空间的元素(比如向量$(3,7)$)常常在笛卡尔坐标系统中被画成一个从原点出发的箭头,而这个向量的欧式范数就是箭头的长度. 拥有(定义)范数的向量空间就是赋范向量空间,拥有(定义)办法书的向量空间就是赋…

MATLAB 中NORM运用

格式:n=norm(A,p)功能:norm函数可计算几种不同类型的矩阵范数,根据p的不同可得到不同的范数以下是Matlab中help norm 的解释 NORM Matrix or vector norm. For matrices... NORM(X) is the largest singular value of X, max(svd(X)). NORM(X,2) is the same as NORM(X). NORM(X,1) is the 1…

学习笔记DL005:线性相关、生成子空间，范数，特殊类型矩阵、向量

线性相关.生成子空间. 逆矩阵A⁽-1⁾存在,Ax=b 每个向量b恰好存在一个解.方程组,向量b某些值,可能不存在解,或者存在无限多个解.x.y是方程组的解,z=αx+(1-α),α取任意实数. A列向量看作从原点(origin,元素都是零的向量)出发的不同方向,确定有多少种方法到达向量b.向量x每个元素表示沿着方向走多远.xi表示沿第i个向量方向走多远.Ax=sumixiA:,i.线性组合(linear combination).一组向量线性组合,每个向量乘以对应标量系数的和.sumiciv⁽…

matlab中norm函数的用法

格式:n=norm(A,p) 功能:norm函数可计算几种不同类型的矩阵范数,根据p的不同可得到不同的范数以下是Matlab中help norm 的解释 NORM Matrix or vector norm. For matrices... NORM(X) is the largest singular value of X, max(svd(X)). NORM(X,2) is the same as NORM(X). NORM(X,1) is…

[深度学习] pytorch学习笔记（1）(数据类型、基础使用、自动求导、矩阵操作、维度变换、广播、拼接拆分、基本运算、范数、argmax、矩阵比较、where、gather)

一.Pytorch安装安装cuda和cudnn,例如cuda10,cudnn7.5 官网下载torch:https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件使用pip install whl_dir安装torch,并且同时安装torchvision 二.初步使用pytorch # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import torch import time # 查看torch版本…

AI 数学基础张量范数

1.张量几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广,通俗一点理解的话,我们可以将标量视为零阶张量,矢量视为一阶张量,那么矩阵就是二阶张量. 例如,可以将任意一张彩色图片表示成一个三阶张量,三个维度分别是图片的高度.宽度和色彩数据.将这张图用张量表示出来,就是最下方的那张表格: 其中表的横轴表示图片的宽度值,这里只截取0~319:表的纵轴表示图片的高度值,这里只截取0~4:表格中每个方格代表一个像素点,比如第一行第一列的表格数据为[1.0,1.0,1.0],代表的就是RGB三原色在图片的这个位置…

Breeze库API总结(Spark线性代数库)（转载）

导入 import breeze.linalg._ import breeze.numerics._ Spark Mllib底层的向量.矩阵运算使用了Breeze库,Breeze库提供了Vector/Matrix的实现以及相应计算的接口(Linalg).但是在MLlib里面同时也提供了Vector和Linalg等的实现.在使用Breeze库时,需要导入相关包: Import breeze.linalg._ Import breeze.numeric._ Breeze创建函数: 操作名称 Bree…

<<Numerical Analysis>>笔记

2ed, by Timothy Sauer DEFINITION 1.3A solution is correct within p decimal places if the error is less than 0.5 × 10$^{−p}$ .-P29Bisection Method的优点是计算次数(step)是确定的(interval<精度).后面介绍的算法的interval是不确定的, 所以什么时候结束计算呢?不知道.所以定义“stopping criteria’’来决定什么时候结束…

FAQ: Machine Learning: What and How

What: 就是将统计学算法作为理论,计算机作为工具,解决问题.statistic Algorithm. How: 如何成为菜鸟一枚? http://www.quora.com/How-can-a-beginner-train-for-machine-learning-contests 链接内容总结: "学习任何一门学科,framework是必不可少的东西.没有framework的东西,那是研究." -- Jason Hawk One thing is for sure; you ca…

学习笔记TF034:实现Word2Vec

卷积神经网络发展趋势.Perceptron(感知机),1957年,Frank Resenblatt提出,始祖.Neocognitron(神经认知机),多层级神经网络,日本科学家Kunihiko fukushima,20世纪80年代提出,一定程度视觉认知功能,启发卷积神经网络.LeNet-5,CNN之父,Yann LeCun,1997年提出,首次多层级联卷积结构,手写数字有效识别.2012年,Hinton学生Alex,8层卷积神经网络,ILSVRC 2012比赛冠军.AlexNet 成功应用ReL…

海量数据挖掘MMDS week2: LSH的距离度量方法

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48882167 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之局部敏感哈希LSH的距离度量方法 Distance Measures距离度量方法 {There are many other notions of similarity(beyond jaccard similarity) or distance and whi…

海量数据挖掘MMDS week1: Link Analysis - PageRank

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48579435 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之链接分析:PageRank算法链接分析与PageRank {大图分析the Analysis of Large Graphs} how the class fits together 图数据的例子社交网络Social Networks(Facebook so…

python之验证码识别特征向量提取和余弦相似性比较

0.目录 1.参考2.没事画个流程图3.完整代码4.改进方向 1.参考 https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BD%99%E5%BC%A6%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E6%80%A7 Cosine similarityGiven two vectors of attributes, A and B, the cosine similarity, cos(θ),…

【Math for ML】解析几何(Analytic Geometry)

I. 范数(Norm) 定义: 向量空间$V$上的范数(norm)是如下函数: \[ \begin{align} \|·\|:V→R, \notag \\ x→\|x\| \notag \end{align} \] 该函数会赋予每个向量$x$自身的长度$\|x\|∈R$,并且对于$\lambda∈R,\,\,x,y∈V$满足如下性质: Absolutely homogeneous:$\|\lambda x\|=|\lambda|\|x\|$ Triangle inequali…

tensorflow实现RNN及Word2Vec

参考:<tensorflow实战> 首先介绍一下Word2Vec Word2Vec:从原始语料中学习字词空间向量的预测模型.主要分为CBOW(Continue Bags of Words)连续词袋模型和Skip-Gram两种模式 CBOW:从原始语句(中国的首都是___)推测目标字词(北京).Skip-Gram正好相反,从目标词反推原始语句. 预测模型使用最大似然的方法.在给定前面的语句h的情况下,最大化目标词汇的概率.比如(中国的___是北京),首都就是我们的目标词汇. 使用NCE(噪声对比…

(Review cs231n) BN and Activation Function

CNN网络的迁移学习(transfer learning) 1.在ImageNet上进行网络的预训练 2.将最上方的层,即分类器移除,然后将整个神经网络看成是固定特征提取器来训练,将这个特征提取器置于你的数据集上方,然后替换原先作为分类器的层,根据数据集的大小来确定如何对卷积网络的最后一层进行训练,或者你可以对整个网络的一部分反向传播进行微调. 3.如果你有更大的数据集,你可以在整个网络进行更深的反向传播拥有大量的预训练好的模型,所以没有大量的数据也不会有太多影响,你只需要找一个经过预训练的卷…

<Numerical Analysis>(by Timothy Sauer) Notes

2ed, by Timothy Sauer DEFINITION 1.3A solution is correct within p decimal places if the error is less than 0.5 × 10$^{−p}$ .-P29Bisection Method的优点是计算次数(step)是确定的(interval<精度).后面介绍的算法的interval是不确定的, 所以什么时候结束计算呢?不知道.所以定义“stopping criteria’’来决定什么时候结束…

L1正则和L2正则的比较分析详解

原文链接:https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/78046960 范数(norm) 数学上,范数是一个向量空间或矩阵上所有向量的长度和大小的求和.简单一点,我们可以说范数越大,矩阵或者向量就越大.范数有许多种形式和名字,包括最常见的:欧几里得距离(Euclideandistance),最小均方误差(Mean-squared Error)等等. 大多数时间,你会在等式中看见范数像下面那样: ||x||,x可以是一个向量或者矩阵. 例如一个向量…

Solr学习总结（六）solr的函数查询Function Queries

摘要: 函数查询允许你使用一个或多个数字字段的真实值生成一个相关性分数,函数查询在standard,DisMax,eDisMax下都能使用. 查询函数可以是常量,字段或者其他函数的组合.使用函数可以影响结果的排序.本文整理自Solr官方文档:https://lucene.apache.org/solr/guide/6_6/function-queries.html 使用Function Query 1.直接向QParser指定函数参数,如func或frange: q={!func}div{pop…

[ML] I'm back for Machine Learning

Hi, Long time no see. Briefly, I plan to step into this new area, data analysis. In the past few years, I have tried Linux programming, device driver development, android application development and RF SOC development. Thus, "data analysis become my…

SVM初学

一. 一点基础数学知识如今硕士都快毕业了,反而将自己的很多数学知识忘的几乎相同了.所以.如今决心再捡起来.以补齐自己的数学短板.为以后的研究做好铺垫吧.如今结合自己学习SVM.MLC.ANN等机器学习方法来回想曾经的数学知识以及补充新的数学知识. 在SVM中,首先面临的问题是计算样本点到分类超平面的距离.如今就从最简单的点到直线的距离.点到平面的距离等内容開始回想. 1) 点到直线的距离计算公式如果直线L的方程为: 那么.点(x0,y0)到直线L的距离为d water…

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 12—Support Vector Machines 支持向量机

Lecture 12 支持向量机 Support Vector Machines 12.1 优化目标 Optimization Objective 支持向量机(Support Vector Machine) 是一个更加强大的算法,广泛应用于工业界和学术界.与逻辑回归和神经网络相比, SVM在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰,更加强大的方式.我们通过回顾逻辑回归,一步步将其修改为SVM. 首先回顾一下逻辑回归: 其 cost function 公式如下(这里稍微有点变化,将负号移到了括号内…