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搜索关键字:norm l1    ( 1702个结果
有效地解决低阶矩阵完全问题
有效地解决低阶矩阵完全问题(对矩阵的ky-norm做惩罚) Solving Low-Rank Matrix Completion Problems Efficiently Donald Goldfarb Shiqian Ma(马士谦,香港中文大学) Zaiwen Wen(文再文,北京大学) 摘要:我 ...
分类:其他好文   时间:2017-11-08 16:05:19    阅读次数:217
cs231n(一)
1.Nearest Neighbor Classifier 计算未分类数据(图片)与已标记类别的训练数据(training set)的距离(L1,L2等距离),然后返回与训练数据(图片)最小距离的图片所属类别作为此未分类图片的类别。 此分类器对异常数据非常敏感,容易受到噪声的影响,波动大。 2.K ... ...
分类:其他好文   时间:2017-11-08 14:51:06    阅读次数:117
Python 深浅复制
(一)浅复制 复制列表最简单的方式是使用内置类型的构造方法: 对于列表和其他可变序列来说,也可以使用[:]: 然而构造方法和[:]都是浅复制,其复制原理如下图所示: 在上面的列表中,有元素是可变的,这可能导致意想不到的问题: 比如我们现在执行语句 l1[1].remove(2) 其结果如下图: 对l ...
分类:编程语言   时间:2017-11-07 14:25:01    阅读次数:172
转载-不安装vc2015 Redistributable解决api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll丢失错误
一、背景 最近用到python下的cx_Oracle模块,开发环境中测试正常,用cx_freeze打包后,到用户机器上一部署,各种奇奇怪怪的问题频出,运行环境如下: a、开发环境:64位win10操作系统,安装32位python,32位oracle client,32位firefox。 b、生产环境 ...
分类:Windows程序   时间:2017-11-06 13:14:43    阅读次数:721
执行程序时报错-“无法启动此程序,因为计算机中丢失api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll。尝试重新安装该程序以解决此问题”
执行程序时报错如上,百度中搜索,先是搜到这篇博客http://blog.csdn.net/huqiao1206/article/details/50768481,觉得解决方式太麻烦,继续搜索,又搜到这篇博客http://www.cnblogs.com/zhongtang/p/7448823.html ...
分类:Windows程序   时间:2017-11-06 13:11:36    阅读次数:1070
数据结构C语言版实验报告
1、新建文件lab1_01.cpp,编写算法函数void sprit( sequence_list *L1,sequence_list *L2,sequence_list *L3),并在主函数中调用测试;以下给出两组测试样例 2、新建文件lab1_02.cpp,编写算法函数void merge(se ...
分类:编程语言   时间:2017-11-05 17:22:59    阅读次数:352
细品 - 过拟合与模型选择*
我们介绍了过拟合和欠拟合出现的原因以及解决方案;然后我们对正则化进行了详细的说明,其中重点讨论了L1、L2正则的特性,以及出现该特性的原因 ...
分类:其他好文   时间:2017-11-04 19:42:19    阅读次数:131
Python习题(二)
1.把一个数字的list从小到大排序,然后写入文件,然后从文件中读取出来文件内容,然后反序,在追加到文件的下一行中。importcodecs L1=[22,32,5,88,43,20,18,99,201,100,302] L2=[] print‘**********排序**********‘ L1.sort() printL1 print‘**********写入file.txt文件******..
分类:编程语言   时间:2017-11-01 00:04:40    阅读次数:184
深浅copy
深浅copy 1、先看赋值运算 这是因为对于赋值运算来说,l1与l2指向的是同一个内存地址,所以它们是完全一样的。 2、浅拷贝copy。 对于浅copy来说,第一层创建的是新的内存地址,而从第二层开始,指向的都是同一个内存地址,所以,对于第二层以及更深的层数来说,保持一致性。 3、深拷贝deepco ...
分类:其他好文   时间:2017-10-30 11:33:44    阅读次数:146
L1和L2范式
监督机器学习问题无非就是再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 规则化参数的作用: *使得模型简单,且具有好的泛化性能(也就是测试误差小) *将人对这个模型的先验知识融入到模型的学习当中,使得模型具有稀疏、 ...
分类:其他好文   时间:2017-10-27 13:35:50    阅读次数:238
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