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l1范数

给定向量x=(x1,x2,...xn) L1范数:向量各个元素绝对值之和 L2范数:向量各个元素的平方求和然后求平方根 Lp范数:向量各个元素绝对值的p次方求和然后求1/p次方 L∞范数:向量各个元素求绝对值,最大那个元素的绝对值

%X为向量,求欧几里德范数,即 。 n = norm(X,inf) %求 无穷-范数,即 。 n = norm(X,1) %求1-范数,即 。 n = norm(X,-inf) %求向量X的元素的绝对值的最小值,即 。 n = norm(X, p) %求p-范数,即 ,所以norm(X,2) = norm(X)。 命令 矩阵的范数...

对矩阵和 向量是一样的,其他空间不知道

用0范数或1范数解决cs重构归属一个数学问题,犹如给定你一个公式,利用这个公式或者说原理去做出很多的算法,cs重构本归属与对0范数的求解问题上的。 但0范数属于数学上一个NP_hard问题,是无法解决的,所以不能直接用求0范数的理论去做算法

在使回归系数稀疏的同时,也最小化系数的绝对值,由二者的比例决定两种操作的力度,在glmnet()函数中,以alpha来控制二者之间的比例

mathtype里面模板有很多的,你可以每个都点击看看,看有没有你想要的, 或者你也可以采用插入符号的方法看看有没有, 而且mathtype模板还可以组合输入的,你可以将几个模板一起结合来使用,也可以编辑出很多符号和样式, 你可以到mathtyp中文网...

蒸发出的气相与下降液进行逆流接触,两相接触中,下降液中的易挥发(低沸点)组分不断地向气相中转移,气相中的难挥发(高沸点)组分不断地向下降液中转移,气相愈接近塔顶,其易挥发组分浓度愈高,而下降液愈接近塔底,其难挥发组分则愈富集,从而...

范数就是向量的模。这是线性代数里出现的定义。

应该是具有防止过拟合作用吧。参考下文:二、L2范数除了L1范数,还有一种更受宠幸的规则化范数是L2范数:||W||2。它也不逊于L1范数,它有两个美称,在回归里面,有人把有它的回归叫“岭回归”(RidgeRegression),有人也叫它“权值衰减weightdecay”...

用0范数或1范数解决cs重构归属一个数学问题,犹如给定你一个公式,利用这个公式或者说原理去做出很多的算法,cs重构本归属与对0范数的求解问题上的。 但0范数属于数学上一个NP_hard问题,是无法解决的,所以不能直接用求0范数的理论去做算法,从...

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