機器學習_矩陣的l21範數/行稀疏/結構稀疏
【1】公式：blog 【2】理解：公式中n爲行數，t爲列數。也就是當行n=1，對整個行向量求了l2範數。im 因此l21範數的理解是行向量的l2範數之和img 【3】正則化項的做用：使每一行的l2範數儘量小，行內出現儘量多的0元素，儘量稀疏，也稱爲行稀疏。co 【4】行稀疏、列稀疏統稱結構化稀疏。360
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. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 【稀疏矩陣】
- 2. 稀疏矩陣
- 3. 03-稀疏矩陣
- 4. 稀疏矩陣類
- 5. SparkMLlib稀疏矩陣
- 6. 稀疏矩陣習題
- 7. 練習9——稀疏矩陣
- 8. 稀疏矩陣的壓縮
- 9. Python稀疏矩陣運算
- 10. 稀疏矩陣算法