第一个学的，一定是最最最最熟悉的输入输出了。 输入：cin >> 变量名/字符（如万恶的空格）； （格式化）scanf（"(占位符以及字符)"，&变量名）&…

一、L1、L2正则化 当样本特征很多，而样本数相对较少时，学习过程很容易陷入过拟合。为了缓解过拟合问题，可以对损失函数加入正则化项。正则化项中的Lp范数有很多，常见的有L1范数和L2范数。 给定数据集D {（x1&#xff0…

取自孙明的＂数字图像处理与分析基础＂ 1. 引入——病态问题和约束 通过改变模型的拟合能力来避免过拟合并不是一件容易的事情，更常用的办法是使用规范化对模型的参数进行一定的约束。下面来考虑一个非常简单的例子，求下面方程的解…

同样存在L0、L3等，L1、L2范数应用比较多。 一个向量的 norm 就是将该向量投影到 [0, ∞​) 范围内的值，其中 0 值只有零向量的 norm 取到。不难想象，将其与现实中距离进行类比，在机器学习中 norm 也就总被拿来表示距离关系&#x…

正则项 摘要 本文章主要讲述了L1和L2的基本定义，以及其所具有的性质，如下： L1 它的主要特性是能够产生稀疏解，某种程度上使得增加模型的”解释性“L2 它的主要特性是偏向于求得较小的解，通过限制权重的大小实现了对模型空间的限制，从而一定程度可以避免过拟合针对他们的…

L1 Loss（也称为Mean Absolute Error）是深度学习中常用的一种损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的平均绝对误差。具体来说，对于一个大小为N的样本集合，L1 Loss定义如下： L 1 ( y , y ^ ) 1 N ∑…

一、常见的MSE、MAE损失函数 1.1 均方误差、平方损失 均方误差（MSE）是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值与目标值之间差值的平方和，其公式如下所示： 下图是均方根误差值的曲线分布，其中最小值为预测值…

正则项 一般地，我们优化 M S E MSE MSE l m s e ∑ i ( y i − y ^ i ) 2 n l_{mse}\frac{\sum_i (y_i-\hat y_i)^2}{n} lmse​n∑i​(yi​−y^​i​)2​ 为了使参数尽可能小，加入正则项，防止过拟合，减小方差。L1正则可以更容易…