机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 非常好，必看
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数zouxy09@qq.comhttp://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...
L1比L2更稀疏
1.简单列子： 一个损失函数L与参数x的关系表示为： 则加上L2正则化，新的损失函数L为：（蓝线） 最优点在黄点处，x的绝对值减少了，但依然非零。 如果加上L1正则化，新的损失函数L为：（粉线） 最优点为红点，变为0，L1正则化让参数的最优值变为0，...
笔记︱范数正则化L0、L1、L2-岭回归&Lasso回归（稀疏与特征工程）
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数博客的学习笔记，对一些要点进行摘录。规则化也有其他名称，比如统计学术中比较多的叫做增加惩罚项；还有现在比较多的正则化。————————————————————————————————————————————一、正则化背景监督机器学习问题无非就是“m...
『ACM C++』 PTA 天梯赛练习集L1 | 036-037
这几天比较忙，所以随便做做水题了，得赶紧把英剧搞完啊啊啊啊啊啊------------------------------------------------L1-036----------------------------------------------------------L1-036 ...
L1 正则为什么会使参数偏向稀疏
2018-12-0922:18:43假设费用函数L与某个参数x的关系如图所示：则最优的x在绿点处，x非零。现在施加L2regularization，新的费用函数（）如图中蓝线所示：最优的x在黄点处，x的绝对值减小了，但依然非零。而如果施加L1regularization，则新的费用函数（）如图中粉线...
正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout（转）
ps:转的。当时主要是看到一个问题是L1L2之间有何区别，当时对l1与l2的概念有些忘了，就百度了一下。看完这篇文章，看到那个对W减小，网络结构变得不那么复杂的解释之后，满脑子的6666-------->把网络权重W看做为对上一层神经元的一个WX+B的线性函数模拟一个曲线就好。知乎大神真的多。...