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。 2、几何意义 L1范数:在二维空间中,L1范数的单位球是一...
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是模型各个参数的绝对值之和。L2是模型各个参数的平方和的开方值。L1会趋向于产生少量的特征，而其他...
L1范数正则化比L2范数更容易获得 “稀疏”(sparse)解,即式(11.7)求得的w会有更少的非0分量。 为了理解这一点,我们可以看一个直观的例子: 假设x仅有两个特征(即属性),于是不论式子(11.6)还是(11.7)解出的w都只有两个分量,即w_1,w_2,我们将其作为两个坐标轴,然后在图中绘制出式(1 1. 6)与(1 1....
直观来说，L1范数和L2范数的等值线在特征空间中的表现不同。L1范数倾向于产生稀疏解，即大部分特征权重为零，而L2范数则更均衡。这使得L1正则化成为一种内嵌式特征选择方法，仅保留对模型性能关键的特征。求解L1正则化问题通常采用近端梯度下降法，通过泰勒展开逼近优化目标。此外，局部保留投影算法（LPP）...
L0范数:指向量中非0的元素的个数。(L0范数很难优化求解)L1范数:指向量中各个元素绝对值之和 L2范数...
今天爱分享给大家带来L1范数(norm)和L2范数(norm)的区别【详细介解】,希望能够帮助到大家。 L1范数(L1 norm)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”(Lasso regularization)。 比如 向量A=[1,-1,3], 那么A的L1范数为 |1|+|-1|+|3|. ...
L2是模型各个参数的平方和的开方值。L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0。因为最优的参数值很大概率出现在坐标轴上，这样就会导致某一维的权重为0 ，产生稀疏权重矩阵 。L2会选择更多的特征，这些特征都会接近于0。最优的参数值很小概率出现在坐标轴上，因此每一维的参数都不会是0。当最小...
L2空间：当p=2时，范数定义为L2范数，即向量中所有元素平方和的平方根。L 表示向量各...