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搜索关键字:norm l1    ( 1702个结果
python数据类型-----列表
今天来总结下python3.4版本列表的一些操作方法。 列表(list): 1、列表就像一个线性容器,但是比C++的 lis t扩展多得多,列表里的元素可以是相同类型,也可以包含各种类型,比如列表里嵌套另一个列表 2、list的索引是也是从0开始,但也可以从后访问,L1[-1] 表示L1中的最后一个 ...
分类:编程语言   时间:2016-10-14 07:21:58    阅读次数:198
计算几何练习题――直线交点
描述 给定直线上L1上的两点P1,P2(P1和P2不重合)和直线L2上的两点P3,P4(P3和P4不重合),判断直线L1和L2是否相交。如果相交则需要求出交点。我们这里所说的直线相交是指有且只有一个点P,它既落在L1上又落在L2上。 给定直线上L1上的两点P1,P2(P1和P2不重合)和直线L2上的 ...
分类:其他好文   时间:2016-10-14 00:12:48    阅读次数:251
L0、L1与L2范数
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同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据,而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。 因为参数太多,会导致我们的 ...
分类:其他好文   时间:2016-10-12 10:57:54    阅读次数:356
Linux_Shell_位置参数和预定义参数
一、位置参数变量 1、输出两个输入参数之和 l1.sh123456789#!/bin/bash num1=$1num2=$2sum=$((num1+num2)) # 输出num1+num2之和 echo $sum调用:chmod 755 l1.sh./l1.sh 4 52、输出输入参数的个数和值 l... ...
分类:系统相关   时间:2016-10-11 11:24:27    阅读次数:206
论文学习-Euclidean Distance Matrices-theory,algorithms,applications(2)
接上篇 ORTHOGONAL PROCRUSTES PROBLEM 普式分析(Procrustes analysis) 纠结了好久,还是没能完全看懂。。 奇异值分解(singular value decomposition):,其中、 弗罗贝尼乌斯范数(Frobenius norm): COUNTI ...
分类:移动开发   时间:2016-10-09 16:55:38    阅读次数:161
丢失api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll的一系列问题。
起因是安装Python3.6后,打开失败提示丢失api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll。查询文档后发现需下载visualc++redistributable2015,并安装.net4.6(视乎不是必须的)。成功安装.net4.6后,visualc++redistributable2015安装失败,进度条卡住,看日志并查询文档,将其下载到目录..
分类:Windows程序   时间:2016-10-08 20:54:19    阅读次数:883
机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数
今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文。知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正。谢谢。 监 ...
分类:其他好文   时间:2016-10-08 16:26:00    阅读次数:190
143. Reorder List
不定期更新leetcode解题java答案。 采用pick one的方式选择题目。 Given a singly linked list L: L0→L1→…→Ln-1→Ln,reorder it to: L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→… 如题意,按照如上方式将单链表重新排序。由于单链 ...
分类:其他好文   时间:2016-10-07 11:14:23    阅读次数:138
paper 126:[转载] 机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数
机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇 ...
分类:其他好文   时间:2016-10-07 09:29:57    阅读次数:194
paper 27:机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择
机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一篇博文,我们聊到了L0,L1和L2范数,这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择。知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正。 ...
分类:其他好文   时间:2016-10-07 09:28:41    阅读次数:184
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