参考网址:https://qianwenma.cn/2018/05/17/mathjax-yu-fa-can-kao/# 基本运算 1.乘法$x\times y$ x\times y 2.乘法$x^{n}$ x^{n} 3.平方根$\sqrt{x+y}$  $\sqrt[n]{3}$ \sqrt{x+y}  \sqrt[n]{3} 4.除法$x\div y$ x\div y 5.分数$\frac{x}{y}$ \frac{x}{y} 6.异或$A\oplus B$ A\oplus B 7.小于等

参考: latex的三线表格及一些错误的修改 latex 三线表 Latex 三线表 及设置列数 绘制三线表: \begin{table}[htbp] \caption{\label{tab:test}示例表格} \begin{tabular}{lcl} \toprule .. & .. & .. \\ \midrule .. & .. & .. \\ .. & .. & .. \\ .. & .. & .. \\ \bottomrule \

LaTeX 处理三线表相当简单方便.用到的宏包主要是 booktabs .代码如下: 需要添加包:\usepackage{booktabs}. \documentclass{article} \usepackage{booktabs} \begin{document} \begin{table}[!t]  \caption{relative implement time of the three methods} \label{table_time} \begin{tabular}{llllll

Latex有三种标准文类:book, report, article. 每种文类的章节命令和层次深度如下: 三种标准文类的章节命令与层次深度 层次深度 层次名 book report article -1 part \part \part   0 chapter \chapter \chapter \part 1 section \section \section \section 2 subsection \subsection \subsection \subsection 3 subsub

\begin{figure}[htbp] \begin{minipage}[t]{0.3\linewidth} \centering \includegraphics[width=.2.0.eps} \caption{fig1} \label{fig:side:a} \end{minipage}% \begin{minipage}[t]{0.3\linewidth} \centering \includegraphics[width=.2.0.eps} \caption{fig2} \begin

因为想在过年之前把论文写出来(虽然现在看来似乎痴人说梦),用word写PDE的公式简直是自己找虐,就想说自己研究一下LaTex,用起来发现这东西写格式性的文档真心甩word几个陈景润啊,出来的公式不仅可以自动排版,还可以非常方便的设置Label,甚至连平时最费力的参考文献也变得so easy了,不过这东西不是所见即所得,所以没有编程基础和树结构概念的人可能用起来就比较吃力,但是一旦会用就完全不想打开word了.... 数学公式是Latex的大强项,所以主要记录了如下的一些数学公式的关键字,以备不

机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一篇博文,我们聊到了L0,L1和L2范数,这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择.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. 三.核范数 核范数||W||*是指矩阵奇异值的和,英文称呼叫Nuclear Norm.这个相对于上面火热的L1和L2来说,可能大家就会陌生点.那它是干嘛用的呢?霸气登场:约束Low-Rank(

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

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

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

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

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

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

目录 范数 一.Lp范数 二.L0范数 三.L1范数 四.L2范数 五.L∞范数 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 范数 一.Lp范数 \(p\)是一个变量,度量的是一组范数 \[ ||x||_p = \sqrt[p]{\sum_{i=1}^nx_i^p},\quad x={x_1,x_2,\ldots,x_n} \] 二.L0范数 度量非零个数. \[

一.正则化介绍 问题:为什么要正则化? NFL(没有免费的午餐)定理: 没有一种ML算法总是比别的好 好算法和坏算法的期望值相同,甚至最优算法跟随机猜测一样 前提:所有问题等概率出现且同等重要 实际并非如此,具体情况具体分析,把当前问题解决好就行了 不要指望找到放之四海而皆准的万能算法! 方差和偏差: 过拟合与欠拟合: 训练集和测试集 机器学习目标: 特定任务上表现良好的算法 泛化能力强-->验证集上的误差小,训练集上的误差不大(不必追求完美,否则可能会导致过拟合)即可. 如何提升泛化能力: (

第二章 线性代数 2.1 名词 标量(scalar).向量(vector).矩阵(matrix).张量(tensor) 2.2 矩阵和向量相乘 1. 正常矩阵乘法: 2. 向量点积: 3. Hadamard乘积(元素对应乘积) 矩阵乘法服从分配律.结合律,两个向量的点积满足交换律,利用两个向量点积的结果是标量(scalar),标量转置是自身. 2.3 单位矩阵和逆矩阵 逆矩阵一般作为理论工具使用,计算机由于精度不足,一般不使用逆矩阵. 2.4 线性相关和生成子空间 线性方程组,解的个数:0.1.

Latex 建立带有竖线和编号的算法环境 Latex源码: \documentclass{article} \usepackage{amssymb} \usepackage{amsmath} \usepackage[linesnumbered, ruled]{algorithm2e} \SetKwRepeat{Do}{do}{while}% \begin{document} \begin{algorithm}[!ht] \caption{Algorithm for problem \eqref{

Latex学习——长竖线及长括号   文章修改中要求把花括号和竖线变长,查了下发现下面的几种方法: 1.花括号“{ }”变长: \$         \left\{... content...... \right\}              \$: 或者用 \$            \Big\{...\Big\}                               \$; 2.竖线“|”变长: 用\big \Big \bigg \Bigg调节 即使用 \$     \big|    

目录 1. 序言 2. 矩阵 2.1 复杂写法 2.2 简化写法 2.3 复杂矩阵 3. 表格 4. 对齐 更新时间:2019.10.02 1. 序言   矩阵是一个强大的工具,许多东西都能够用矩阵来表示,下面来谈谈在latex中怎么输入一个矩阵 2. 矩阵 2.1 复杂写法   在latex中,我们可以使用array参数来输入一个矩阵. \begin{array}{ccc} 1 & 0 & 0\\\\ 0 & 1 & 0\\\\ 0 & 0 & 1\\\\

A picture is worth a thousand words(一图胜千言).图在论文中的重要性不言而喻,本文主要解说图的制作与插入. 1.图像的插入     图像能够分为两大类:位图和向量图.     位图:也就是点阵图,使用像素的小方块组成网格来表示图像.每一个像素都有自己特定的位置和颜色值.一幅图像的像素数量的大小不变,当放大或缩小时,改变的仅仅是像素尺寸的大小.因此放大或缩小时会出现锯齿现象,造成失真.位图还分为:无损压缩和有损压缩.当中,TIFF.PNG.GIF是无损压缩,JP