import numpy as np def l1_norm(x): """ 计算向量x的L1范数。 Args: x (numpy.ndarray): 输入的向量,类型为NumPy数组。 Returns: float: 向量x的L1范数值。 """ # 确保输入是NumPy数组 if not isinstance(x, np.ndarray): raise ValueError("输入必须是NumPy数组") # 计算L1范数,即向量中所有元素的...
代码展示 importnumpyasnp x=np.array([ [0,3,4], [1,6,4]]) # 默认参数ord=None,axis=None,keepdims=False print("默认参数(矩阵整体元素平方和开根号,不保留矩阵二维特性):",np.linalg.norm(x)) print("矩阵整体元素平方和开根号,保留矩阵二维特性:",np.linalg.norm(x,keepdims=True)) print("矩...
import numpy as np # 定义一个向量 x = np.array([1, -2, 0, 3]) # 计算 L0 范数(非零元素的个数) l0_norm = np.count_nonzero(x) # 计算 L1 范数(元素绝对值的和) l1_norm = np.sum(np.abs(x)) print("L0 范数:", l0_norm) print("L1 范数:", l1_norm) 1. 2. 3. 4....
import numpy as np def train_model(X, y, lambda_reg): weights = np.zeros(X.shape[1]) for epoch in range(num_epochs): predictions = np.dot(X, weights) loss = np.mean((predictions - y) ** 2) # 计算L1正则化项 l1_norm = np.sum(np.abs(weights)) # 计算总损失 total_loss = ...
我们经常会看见损失函数后面添加一个额外惩罚项,一般为L1-norm,L2-norm,中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2函数。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制,防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项。 L1正则化 L1范数符合拉普拉斯分布,是不完全可微的。表现在图像上会有很多角出现。这些角和目标...
import numpy as npx = np.array([[0, 3, 4],[1, 6, 4]])# 默认参数ord=None,axis=None,keepdims=Falseprint("默认参数(矩阵整体元素平方和开根号,不保留矩阵二维特性):", np.linalg.norm(x))print("矩阵整体元素平方和开根号,保留矩阵二维特性:", np.linalg.norm(x, keepdims=True))print("矩阵...
normType可选的类型有: 注意这里当有2个输入图像src1和src2时,L1,L2和无穷范数的计算是先将2个图像相减,而计算汉明范数时则是将2个图像异或。 3、L1,L2和无穷范数 下面先来看下L1,L2和无穷范数: importnumpyasnp importcv2 print('VX公众号: 桔子code / juzicode.com') ...
norm(w).numpy()) (1) 无正则项的训练结果: lambd=0,过拟合 无正则项时,过拟合, L2 norm of w: 19.535658. (2) \lambda=3 的训练结果: lambd=3 L2 norm of w: 0.039474867 . (3) λ=15 的训练结果: lambd=15 L2 norm of w: 0.02234221 . (3) λ=50 的训练结果: lambd=50 L2 norm...
numpyarray.reshape() :重塑数组 np.linalg.norm(x, axis = 1, keepdims = True) : 计算每一行的范数 np.outer() :求外积 np.dot() np.multiply() np.abs() 1. 使用numpy构建基本函数 需要记住的内容: -np.exp(x)适用于任何np.array x并将指数函数应用于每个坐标 ...
在Python中,可以使用l1最小化方法来解决非线性约束问题。l1最小化是一种优化方法,它通过最小化目标函数中的l1范数来实现。l1范数是指向量中各个元素绝对值之和。 解决非线性约束问题的一种常见方法是使用优化库,如SciPy中的optimize模块。optimize模块提供了多种优化算法,包括用于非线性约束问题的方法。 下面是...