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矩陣L2,1範數及矩陣L2,p範數的求導
時間 2021-01-02
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機器學習
L21範數
正則化技術
矩陣求導
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常見的矩陣範數有L1,L2, ∞ 範數,F範數和引申出的L2,1範數。而在機器學習的特徵選擇中,利用選擇矩陣的範數對選擇矩陣進行約束,即是正則化技術,是一種稀疏學習。 L0 , L1 向量範數 L0 範數 L0 範數是指向量 v 中的非0的個數,是一種度量向量稀疏性的表示方法。例如: v=[0,1,1,0,0,1] ,那麼 ∥v∥0=3 。 L1 範數 L1 範數是向量中元素的絕對值之和,即 ∥v
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