机器学习中的正则项

机器学习中的正则项0范数,向量中非零元素的个数。1范数,为绝对值之和。2范数,就是通常意义上的模。 1范数和0范数可以实现稀疏,1因具有比L0更好的优化求解特性而被广泛应用。然后L2范数: L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。我们让L2范数的正则项||W||2最小,可以使得W的每个元素都很小,都接近于0,但与

0范数,向量中非零元素的个数。
1范数,为绝对值之和。
2范数,就是通常意义上的模。

1范数和0范数可以实现稀疏,1因具有比L0更好的优化求解特性而被广泛应用。然后L2范数:
L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。我们让L2范数的正则项||W||2最小,可以使得W的每个元素都很小,都接近于0,但与L1范数不同,它不会让它等于0,而是接近于0,凸优化性更好。

作者:陶轻松
链接:https://www.zhihu.com/question/20924039/answer/131421690
来源:知乎
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机器学习中的正则项

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