Task09学习思维导图 TODO 注：为了节约行数，默认import numpy as np已经写在每段代码前，不再重复写入，如果有新的包引入，会在这里说明。 前言 NumPy 提供了线性代数函数库 linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能： 函数描述dot两个数组的点积，即元素对应相乘。vdot两个向量的点积inn
大纲： L1和L2的区别以及范数相关知识对参数进行L1和L2正则化的作用与区别pytorch实现L1与L2正则化对特征进行L2正则化的作用 L1和L2的区别以及范数 使用机器学习方法解决实际问题时，我们通常要用L1或L2范数做正则化（regularization），从而限制权值大小，减少过拟合风险，故其又称为
欧几里得空间，希尔伯特空间，巴拿赫空间或者是拓扑空间都属于函数空间。函数空间 = 元素 + 规则 ，即一个函数空间由元素 与元素所满足的规则 定义，而要明白这些函数空间的定义首先得从距离，范数，内积，完备性等基本概念说起。 1、度量空间：定义了距离的空间。 具体的距离：实际上距离除了我
首先自我介绍一下，我是即将升入大二的学生党，为了准备数学建模比赛而学的matlab，这篇文章呢其实类似于我的学习笔记吧，一开始我只是想把它用来记录各种各样的函数方便以后查找，写着写着就变成这样了。我是一边看网课一边把函数记下来在CSDN上搜，也写进了我的一些理解，因为主要是为
CLASS torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') Creates a criterion that measures the mean squared error (squared L2 norm) between each element in the input x and target yy. 创建一个准则测量输入x和目标y每个元素间的平方二范数。 x
逻辑回归调优方向 线性不可分的问题 线性不可分问题解决思路通过：将低维度问题转化成高维度问题，低维空间的非线性问题，到了高维空间往往会成为线性问题。 调整分类阈值调优 某些场景下，逻辑回归默认分类阈值是０.５，但是在某些场景下该默认阈值并不适用，例如得癌症，调整阈值
有关于范数的理解。 范数理解（0范数，1范数，2范数) 我们可以这样理解，一个集合（向量），通过一种映射关系（矩阵），得到另外一个集合（另外一个向量）。 **范数的本质是距离，存在的意义是实现比较。因为向量与矩阵无法像标量直接比较大小，因而通过范数（称为函数或者映射也可以）把不能比较的量转换为可以比
正则化与交叉验证用于模型选择 1 正则化 正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项(regularizer)或罚项(penalty iterm )。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值就越大。比如，正则化项可以是模型参数向量的范数。 正则化一般形式：
雅可比（Jacobi）迭代法解线性方程组的Matlab实现代码运行 代码 迭代法解线性方程组的基本思想是构造一串收敛到解的序列，即建立一种从已有近似解计算新的近似解的规则，有不同的计算规则得到不同的迭代法。 本文是常用的迭代法之一：Jacobi迭代法解线性方程组的matlab实现。 关于Ja
对一个矩阵进行某种运算和操作，其结果还是一个矩阵。 对角阵 三角阵 矩阵的转置 矩阵的旋转 矩阵的翻转 矩阵求逆等等 1．对角阵 对角阵：只有对角线上有非零元素的矩阵。 数量矩阵：对角线上的元素相等的对角矩阵。 单位矩阵：对角线上的元素都为1的对角矩阵。 (1) 提取矩
计算机视觉工程师在面试过程中主要考察三个内容：图像处理、机器学习、深度学习。然而，各类资料纷繁复杂，或是简单的知识点罗列，或是有着详细数学推导令人望而生畏的大部头。为了督促自己学习，也为了方便后人，决心将常考必会的知识点以通俗易懂的方式设立专栏进行讲解，努力做到长期
layout: post title: "matlab矩阵" date: 2020-4-10 9:00:00 categories: [MatLab] excerpt: "matlab矩阵运算，来自MathWork帮助中心-仅作个人查询参考" MatLab矩阵 创建矩阵 对称矩阵 1.pascal矩阵，杨辉三角矩阵 A=pascal(n) 2.创建一个非对称幻方矩阵，它的行总和与列总和相等 B =
论文链接：Additive Margin Softmax for Face Verification ------------------------------------------------------------------- 2019.1.24：注：腾讯AI Lab的 CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition和本文算法基本一致，工作也几乎是同时完成，两篇
L0正则化：L0是指向量中非0的个数。如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话，就是希望W的大部分元素都是0。换句话说，让参数W是稀疏的。但不幸的是，L0范数的最优化问题是一个NP hard问题，而且理论证明，L1范数是L0范数的最优凸近似，因此通常使用L1范数来代替。 L1正则化：L1范数是指向向量
第七章 深度学习中的正则化 官网链接 机器学习中的一个核心问题是设计不仅在训练数据上表现好，并且能在新输入上泛化好的算法。 在机器学习中，许多策略显式地被设计来减少测试误差（可能会以增大训练误差为代价）。这些策略被统称为正则化。 ++++++++++++++++【补充】++++++++++++
定义 范数 (norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即： ①非负性； ②齐次性； ③三角不等式。 它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。 向量范数 矩阵范数 点赞 收藏 分享 文章举报
参考内容： （1）https://www.cnblogs.com/lhfhaifeng/p/10671349.html （2）https://www.jianshu.com/p/4bad38fe07e6 （3）百度百科 范数定义： （1）范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度
机器学习数学基础 1. 线性代数和微积分基础 基础公式 矩阵计算 微分法则 导数公式 （1）向量 向量的范数——具有“长度”概念的函数： 1范数：每个维度的绝对值之和 2范数：即向量的模 无穷范数：各维度的最大值 向量的点积： （2）矩阵 矩阵的乘法——点积和元素积 点积 矩阵的转置
过拟合和欠拟合 接下来，我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题： 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟
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(m
本篇内容包括，tf.norm(张量的范数)、tf.reduce_min/max(最大最小值)、tf.argmax/argmin(最大最小值的位置)、tf.equal(张量的比较)、tf.unique(张量的独特值) 1.tf.norm · 二范数 ||x||2 = (Σxk2)1/2 · 一范数 ||x||1 = Σ|xk| · 无穷范数 ||x||∞ = max|xk| #
1. 矩阵范数 我们怎么来衡量一个矩阵的大小呢？针对一个向量，它的长度是 \(||\boldsymbol x||\)。针对一个矩阵，它的范数是 \(||A||\)。有时候我们会用向量的范数来替代长度这个说法，但对于矩阵我们只说范数。有很多方式来定义矩阵的范数，我们来看看所有范数的的要求然后选择其中一个。
一、范数的概念 向量范数是定义了向量的类似于长度的性质，满足正定，齐次，三角不等式的关系就称作范数。 一般分为L0、L1、L2与L_infinity范数。 二、范数正则化背景 1. 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
很长时间一直没有明白真实的含义，十一期间补充一下这方面的知识。 l0 范数是 ||x||0 = xi (xi不等于0)代表非0数字的个数，[1,2,3,4,5] 非0个数为5，[0,1,2,0,3]非0 个数为3 l1范数是||x||1=Σ|xi| x与0之间的曼哈顿距离，[1,2,3,-2,-1] =1+2+3+2+1 =9,为个数字的绝对值的和。 l2范数
机器学习简介： 特征向量 目标函数 机器学习分类： 有监督学习：分类问题（如人脸识别、字符识别、语音识别）、回归问题 无监督学习：聚类问题、数据降维 强化学习：根据当前状态预测下一个状态，回报最大化，回报具有延迟性，如无人驾驶、下围棋 深度学习数学知识：微积分、线性代数、概率论、最优化方
