數(shù)學(xué)概念

范數(shù)，是具有 “長度” 概念的函數(shù)。在線性代數(shù)、泛函分析及相關(guān)的數(shù)學(xué)領(lǐng)域，范數(shù)是一個函數(shù)，是矢量空間內(nèi)的所有矢量賦予非零的正長度或大小。

在數(shù)學(xué)上，范數(shù)包括向量范數(shù)和矩陣范數(shù)

L1 范數(shù)和 L2 范數(shù)，用于機(jī)器學(xué)習(xí)的 L1 正則化、L2 正則化。對于線性回歸模型，使用 L1 正則化的模型叫做 Lasso 回歸，使用 L2 正則化的模型叫做 Ridge 回歸(嶺回歸)。

其作用是：
L1 正則化是指權(quán)值向量 w 中各個元素的絕對值之和，可以產(chǎn)生稀疏權(quán)值矩陣(稀疏矩陣指的是很多元素為 0，只有少數(shù)元素是非零值的矩陣，即得到的線性回歸模型的大部分系數(shù)都是 0. )，即產(chǎn)生一個稀疏模型，可以用于特征選擇；

L2 正則化是指權(quán)值向量 w 中各個元素的平方和然后再求平方根，可以防止模型過擬合(overfitting)；一定程度上，L1 也可以防止過擬合。

Numpy函數(shù)介紹

np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的矩阵的二范数_Python Numpy中的范数的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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