作为一个非理工科的经管学生，在数学基础有限的情况的，理解难免不足。文章多有copy。参考博客：https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995  1.前言为什么探讨L0,L1,L2范数，机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。机器学...

1.向量范数范数是具有“长度”概念的函数。在矢量空间内，为所有的向量的赋予非零的正长度或者大小。不同的范数，所求的向量的长度或者大小是不同的。2.常用的几种范数（1）1-范数，即向量元素绝对值之和 （2）2-范数：，Euclid范数（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方 ...

欧式距离：l2范数：l2正则化：l2-loss(也叫平方损失函数)：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Li_Mimicking_Very_Efficient_CVPR_2017_paper.pdf 总结：l2范数和欧式距离很像，都是开根...

原文地址：https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/80569888我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来...

在线性代数，函数分析等数学分支中，范数（Norm）是一个函数，是赋予某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小的函数。对于零向量，令其长度为零。直观的说，向量或矩阵的范数越大，则我们可以说这个向量或矩阵也就越大。有时范数有很多更为常见的叫法，如绝对值其实便是一维向量空间中实数或复数的范数，而Euclidean距离也...

作者：凯鲁嘎吉-博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/李庆扬,王能超,易大义.数值分析.第5版[M].清华大学出版社,2008....

在学习正则化时经常碰到范数（norm）这个概念，所以想去了解一下这个到底是什么东东，他在机器学习等领域发挥了什么作用额。参考了网络上多位大神的文章，记录一下自己的理解，以备后续查阅。     范数（Norm）是一个函数，其赋予某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大...

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...

在深度学习中，监督类学习问题其实就是在规则化参数同时最小化误差。最小化误差目的是让模型拟合训练数据，而规则化参数的目的是防止模型过分拟合训练数据。参数太多，会导致模型复杂度上升，容易过拟合，也就是训练误差小，测试误差大。因此，我们需要保证模型足够简单，并在此基础上训练误差小，这样训练得到的参数才能保证测试误差也小，而模...

https://www.zhihu.com/question/20473040作者：魏通链接：https://www.zhihu.com/question/20473040/answer/102907063来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。向量范数1-范数：，即向量元素绝对值...

L1范数是指向量中各个元素绝对值之和L2范数、欧几里得范数一些概念。首先，明确一点，常用到的几个概念，含义相同。欧几里得范数（Euclideannorm）==欧式长度=L2范数==L2距离 Euclideannorm==Euclideanlength==L2norm==L2distance== &n...

在机器学习的特征选择中，利用选择矩阵的范数对选择矩阵进行约束，即是正则化技术，是一种稀疏学习。为了度量稀疏矩阵的稀疏性，则定义矩阵的一种范数，为：  ∥W∥1=∑i,j|Wi,j|。即为矩阵所有元素的绝对值之和，能够描述接矩阵的稀疏性，但是在优化时，难度较大，是将情况向矩阵中元素尽可能是0的...