L无穷极常模
几种范数的解释 l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm fromRorasa's blog l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm 13/05/2012rorasa I’m working on things related to norm a lot lately and it is time to talk about it. In this post we are going to discuss...
也Euclidean Norm,如果用于计算两个向量之间的不同,即是Euclidean Distance. 欧几里德范数的最优化问题可以用如下公式表述: min||x||2subjecttoAx=b(6) 借助拉格朗日乘子,我们便可以解决该最优化问题。由L2衍生,我们还可以定义无限norm,即l-infinity norm: ||x||∞:=∞∑i=1nx∞i−−−−−−√(...
也Euclidean Norm,如果用于计算两个向量之间的不同,即是Euclidean Distance. 欧几里德范数的最优化问题可以用如下公式表述: 最优化 借助拉格朗日乘子,我们便可以解决该最优化问题。由L2衍生,我们还可以定义无限norm,即l-infinity norm: 无穷范数 无穷范数 一眼看上去上面的公式还是有点tricky的。我们通过一个简单的数学...
简介:几种范数的解释 l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm from Rorasa's blog l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm13/05/2012rorasa... 几种范数的解释 l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm ...
L ∞ NormMonocular Visual OdometryTriangulationConvex optimisationH ∞ FilterIn the present work, a novel approach to the monocular visual odometry problem is detailed. More powerful and robust techniques such as convex optimisation with the L ∞ norm and the H ∞ Filter...
因此我们便可以说l-infinity norm是X向量中最大元素的长度。 4- 机器学习中的应用 不知道有多少人是因为机器学习中的正则化和特征选择等才开始了解这些范数的,至少我是。L0范数本身是特征选择的最直接最理想的方案,但如前所述,其不可分,且很难优化,因此实际应用中我们使用L1来得到L0的最优凸近似。L2相对于L1...
因此我们便可以说l-infinity norm是X向量中最大元素的长度。 ||x||∞=max(∣∣xj∣∣)(8) 4- 机器学习中的应用不知道有多少人是因为机器学习中的正则化和特征选择等才开始了解这些范数的,至少我是。L0范数本身是特征选择的最直接最理想的方案,但如前所述,其不可分,且很难优化,因此实际应用中我们使用L1...
https://rorasa.wordpress.com/2012/05/13/l0-norm-l1-norm-l2-norm-l-infinity-norm/ 附:首先感谢所有关注我的朋友,由于简书发文章,数学公式的排版一直出问题,好几次我在本地编辑好,一发布图片,数学公式的格式就都乱了,给阅读造成很大障碍。前面也有几篇文章有这种情况。所以我现在把机器学习,数据分析挖掘...
Multiple-view geometry under the Linfinity-norm. This paper presents a new framework for solving geometric structure and motion problems based on the L-infinity-norm. Instead of using the common sum-of-sq... F Kahl,R Hartley - 《IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence》 被...