JavaShuo
欄目
標籤
機器學習(5):核範數與規則項參數選擇
時間 2020-12-26
原文
原文鏈接
三、核範數 核範數||W||*是指矩陣奇異值的和,英文稱呼叫Nuclear Norm。這個相對於上面火熱的L1和L2來說,可能大家就會陌生點。那它是幹嘛用的呢?霸氣登場:約束Low-Rank(低秩)。OK,OK,那我們得知道Low-Rank是啥?用來幹啥的? 我們先來回憶下線性代數裏面「秩」到底是啥?舉個簡單的例子吧: 對上面的線性方程組,第一個方程和第二
>>阅读原文<<
相關文章
1.
機器學習中的範數規則化之(二)核範數與規則項參數選擇
2.
機器學習模型選擇:調參參數選擇
3.
機器學習中的範數規則化之L0、L1與L2範數
4.
機器學習(3):機器學習中的範數規則化之L0、L1與L2範數
5.
機器學習 --- 參數優化與模型選擇
6.
向量範數與機器學習中的正則項
7.
機器學習:範數規則化-L0、L1、L2範數及loss函數
8.
機器學習中的範數規則化(正則化)-L0,L1和L2範式
9.
淺談機器學習中的規則化範數(轉)
10.
機器學習調參-模型選擇
更多相關文章...
•
RDF 規則
-
RDF 教程
•
XML 語法規則
-
XML 教程
•
Flink 數據傳輸及反壓詳解
•
Tomcat學習筆記(史上最全tomcat學習筆記)
相關標籤/搜索
機器學習之數學
參數
項數
機器學習
選擇器
Pipelines選擇器
數學函數
選擇
白話大數據與機器學習
數學
瀏覽器信息
PHP參考手冊
紅包項目實戰
學習路線
數據傳輸
數據庫
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
No provider available from registry 127.0.0.1:2181 for service com.ddbuy.ser 解決方法
2.
Qt5.7以上調用虛擬鍵盤(支持中文),以及源碼修改(可拖動,水平縮放)
3.
軟件測試面試- 購物車功能測試用例設計
4.
ElasticSearch(概念篇):你知道的, 爲了搜索…
5.
redux理解
6.
gitee創建第一個項目
7.
支持向量機之硬間隔(一步步推導,通俗易懂)
8.
Mysql 異步複製延遲的原因及解決方案
9.
如何在運行SEPM配置嚮導時將不可認的複雜數據庫密碼改爲簡單密碼
10.
windows系統下tftp服務器使用
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
機器學習中的範數規則化之(二)核範數與規則項參數選擇
2.
機器學習模型選擇:調參參數選擇
3.
機器學習中的範數規則化之L0、L1與L2範數
4.
機器學習(3):機器學習中的範數規則化之L0、L1與L2範數
5.
機器學習 --- 參數優化與模型選擇
6.
向量範數與機器學習中的正則項
7.
機器學習:範數規則化-L0、L1、L2範數及loss函數
8.
機器學習中的範數規則化(正則化)-L0,L1和L2範式
9.
淺談機器學習中的規則化範數(轉)
10.
機器學習調參-模型選擇
>>更多相關文章<<