Frobenius 范数,简称F-范数,是一种矩阵范数,记为||·||F. 矩阵A的Frobenius范数定义为矩阵A各项元素的绝对值平方的总和,即 可用于 利用低秩矩阵来近似单一数据矩阵. 用数学表示就是去找一个秩为k的矩阵B,使得矩阵B与原始数据矩阵A的差的F范数尽可能地小.…

弗罗贝尼乌斯範数 对 p = 2,这称为弗罗贝尼乌斯範数(Frobenius norm)或希尔伯特-施密特範数( Hilbert–Schmidt norm),不过后面这个术语通常只用于希尔伯特空间.这个範数可用不同的方式定义: 这里 A* 表示 A 的共轭转置,σi 是 A 的奇异值,并使用了迹函数.弗罗贝尼乌斯範数与 Kn 上欧几里得範数非常类似,来自所有矩阵的空间上一个内积. 弗罗贝尼乌斯范範数是服从乘法的且在数值线性代数中非常有用.这个範数通常比诱导範数容易计算.…

1.linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数. 2.函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ③axis:处理类型 axis=1表示按行向量处理,求多个行向量的范…

求取向量二范数,并求取单位向量(行向量计算) import numpy as np x=np.array([[0, 3, 4], [2, 6, 4]]) y=np.linalg.norm(x, axis=1, keepdims=True) z=x/y x 为需要求解的向量, y为x中行向量的二范数, z为x的行方向的单位向量. np.linalg.norm 顾名思义,linalg=linear+algebra ,norm 则表示范数,首先需要注意的是范数是对向量(或者矩阵)的度量,是一个标量(s…

http://mathworld.wolfram.com/FrobeniusNorm.html…

[Matlab开发]matlab中norm范数以及向量点积.绘图设置相关 标签(空格分隔): [Matlab开发] 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ norm范数使用 help norm norm Matrix or vector norm. norm(X,2) returns the 2-norm of X. norm(X) is the same as norm(X,2). norm(X,1) returns the 1-norm of…

https://en.wikipedia.org/wiki/Frobenius_inner_product Frobenius norm…

np.linalg.norm() # linalg = linear(线性) + algebra(代数),   norm表示范数 x_norm = np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ord=None:默认情况下,是求…

格式:n=norm(A,p)功能:norm函数可计算几种不同类型的返回A中最大一列和,即max(sum(abs(A))) 2 返回A的最大奇异值,和n=norm(A)用法一样 inf 返回A中最大一行和,即max(sum(abs(A’))) ‘fro’ A和A‘的积的对角线和的平方根,即sqrt(sum(diag(A'*A))) 2.如果A为向量 norm(A,p) 返回向量A的p范数.即返回 sum(abs(A).^p)^(1/p),对任意 1<p<+∞. norm(A) 返回向量A的2范数…

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,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…