Frobenius norm(Frobenius 范数)

弗罗贝尼乌斯範数 对 p = 2,这称为弗罗贝尼乌斯範数(Frobenius norm)或希尔伯特-施密特範数( Hilbert–Schmidt norm),不过后面这个术语通常只用于希尔伯特空间.这个範数可用不同的方式定义: 这里 A* 表示 A 的共轭转置,σi 是 A 的奇异值,并使用了迹函数.弗罗贝尼乌斯範数与 Kn 上欧几里得範数非常类似,来自所有矩阵的空间上一个内积. 弗罗贝尼乌斯范範数是服从乘法的且在数值线性代数中非常有用.这个範数通常比诱导範数容易计算.

1.linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数. 2.函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根(matlab在线版,计算ans=ATA,[x,y]=eig(ans),sqrt(y),x是特征向

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 转自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour er

L0.L1与L2范数.核范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error while regularizing your parameters",也就是在规则化参数的同时最

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一.监督学习简介 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则化参数的同时最小化误差.最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据,而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据.多么简约的哲学啊!因为参数太多,会导致我们的模型复杂度上升,容易过拟合,也就是我们的训练误差会很小.但训练误差小并不是我们的最终目标,我们的目标是希望模型的测试误差小,也就是能准确的预测新的样本.所以,我们需要

[范数] 格式:n=norm(A,p) 功能:norm函数可计算几种不同类型的矩阵范数,根据p的不同可得到不同的范数 以下是Matlab中help norm 的解释 NORM Matrix or vector norm. For matrices- NORM(X) is the largest singular value of X, max(svd(X)). NORM(X,2) is the same as NORM(X). NORM(X,1) is the 1-norm of X, the