【轉】範數規則化L0、L1與L2範數
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轉：機器學習中的範數規則化之（一）L0、L1與L2範數
今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題：過擬合與規則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核範數規則化。最後聊下規則化項引數的選擇問題。這裡因為篇幅比較龐大，為了不嚇到大家，我將這個五個部分分成兩篇博文。知識有限，以下都是我一些淺顯的看法，如果理解存在錯誤
機器學習中的範數規則化之（一）L0、L1與L2範數
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機器學習中的範數規則化之L0、L1與L2範數
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機器學習中的範數規則化之 L0、L1與L2範數
今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題：過擬合與規則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核範數規則化。最後聊下規則化項引數的選擇問題。這裡因為篇幅比較龐大，為了不嚇到大家，我將這個五個部分分成兩篇博文。知識有限，以下都是我一些淺顯的
轉載：機器學習中的範數規則化之（一）L0、L1與L2範數
監督機器學習問題無非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在規則化引數的同時最小化誤差。最小化誤差是為了讓我們的模型擬合我們的訓練資料，而規則化引數是防止我們的模型過分擬合我們的訓練資料。多麼
機器學習中的範數規則化之 L0、L1與L2範數
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機器學習中的範數規則化之（一）L0、L1與L2範數、核範數與規則項引數選擇
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深度學習——L0、L1及L2範數
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關於L0，L1和L2範數的規則化
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