L1范数和L2范数是两种常见的向量范数,它们在机器学习中有着重要的应用。 L1范数 L1范数,也被称为曼哈顿距离,它的定义是向量中各元素绝对值之和。用数学公式表示为: $$ ||x||_1 = sum_{i=1}^{n} |x_i| $$ 其中,$x$ 是向量,$x_i$ 是向量的第 $i$ 个元素。 在机器学习中,L1范数通常用于正则...
正则化常常使用l1范数和l2范数来实现,以及它们的组合,这叫做elastic net。elastic net是一种稀疏正则化方法,它可以综合考虑l1和l2范数的优点,从而更好地解决一些估计问题。 L1和L2范数也可以用于特征选择。特征选择是一种有效的特征组合技术,可以有效地提高模型的性能,减少过拟合,并增强泛化性能。L1范数可以帮助理解...
l1范数和l2范数是数学中常用的两种范数,用于衡量向量的大小。 l1范数,又称为曼哈顿范数,是指向量中各个元素绝对值之和,通常用于求解线性规划问题。它的计算公式为: ||x||1=∑i=1n|xi| 其中,x表示一个n维向量,x1,x2,...,xn表示向量中的各个元素。 l2范数,又称为欧几里得范数,是指向量中各个元素的平方和...
L1损失函数相比于L2损失函数的鲁棒性更好。 因为L2范数将误差平方化(如果误差大于1,则误差会放大很多),模型的误差会比L1范数大的多,因此模型会对这种类型的样本更加敏感,这就需要调整模型来最小化误差。但是很大可能这种类型的样本是一个异常值,模型就需要调整以适应这种异常值,那么就导致训练模型的方向偏离目标了。
6、在正则化中的应用。L1范数和L2范数是机器学习和数据分析中经常使用的两种范数,L1范数是向量元素绝对值的和,而L2范数是向量元素平方和的平方根。 1、定义差异 L1范数:也被称为曼哈顿范数,是向量元素的绝对值之和。 L2范数:也被称为欧几里得范数,是向量元素的平方和的平方根。
区别在于L2范数计算了每个元素的平方和,而L1范数计算了每个元素的绝对值之和。因此,L2范数更偏重于大元素的影响,而L1范数更偏重于所有元素的绝对值总和。 举个简单的例子,假设有一个二维向量x = [3, -4]: L2范数:||x||₂ = √(3² + (-4)²) = √(9 + 16) = √25 = 5 L1范数:||x|...
L1范数和L2范数的区别 误差等值线与L1范数等值线相切的的点位于坐标轴上,因此L1范数作为正则项会使模型参数稀疏化 L1范数用途: 特征选择:它会让模型参数向量里的元素为0的点尽量多。因此可以排除对预测值没有什么影响的特征,从而简化问题;所以L1范数解决过拟合问题的措施,实际上是减少特征数量 ...
l1-norm loss & l2-norm loss (l1范数和l2范数作为正则项的比较) l1-norm loss & l2-norm loss (l1范数和l2范数作为正则项的比较) l1-norm 和 l2-norm是常见的模型优化过程中的正则化项,对应到线性回归的领域分别为lasso Regression和 Ridge Regression,也就是 lasso 回归(有的地方也叫套索回归)和岭回归(...
四：L1范数和L2范数的比较 L1范数：是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算子”（...
L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。我们让L2范数的规则项||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,这里是有很大的区别的哦。而越小的参数说明模型越简单,越简单的模型则越不容易产生过拟合现象。为什么越小的参数说明模型越简单?我也不懂,...