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查询Tags标签： 范数，共有 16条记录-
1、对范数的理解
转载自：https://www.zhihu.com/question/20473040/answer/102907063 一、向量范数 ① 1 范数：，即向量元素绝对值之和，matlab 调用函数 norm(x, 1) 。 ② 2 范数：（经常用到） ，Euclidean norm（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开…
2022/6/25 23:21:46 人评论 次浏览 -
半正定规划（SDP）例：最小化矩阵范数（2-norm of a matrix）
正所谓我不能直接搜到答案就得让以后的小朋友能直接搜到答案。主要是不小心通了个宵，乱吃了好些很不健康还大概确乎过期了的东西，刚刚还喝了口过期牛奶（很绝），脑子不大清醒，不想搞作业，反正也不会还搞不完。 目录半正定规划(Semidefinite program)矩阵的2-范数（2-…
2022/3/19 6:29:45 人评论 次浏览 -
【SLAM基础】【矩阵】矩阵基础相关概念总结
矩阵相关概念 线性相关与线性无关 \[c_1u_1 + c_2u_2 + ... + c_nu_n = 0 \]其中可以有这样一组解： \[c_1 = c_2 = ... = c_n = 0 \]若只有这样一种解 则认为 \(u_1, u_2, ... ,u_n\) 线性无关 若有0以外的解 则认为线性相关 奇异矩阵 \[Ax = 0 \]等价于 \[a_1x_1 + a_2…
2022/2/17 23:16:27 人评论 次浏览 -
python求向量和矩阵的范数、求矩阵的逆
参考博文：https://blog.csdn.net/qq_35154529/article/details/82754157 np.linalg.norm(求范数):linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)import numpy as npa = np.array([[…
2021/12/30 1:07:16 人评论 次浏览 -
python求向量和矩阵的范数、求矩阵的逆
参考博文：https://blog.csdn.net/qq_35154529/article/details/82754157 np.linalg.norm(求范数):linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)import numpy as npa = np.array([[…
2021/12/30 1:07:16 人评论 次浏览 -
「机器学习算法的数学解析与Python实现」线性回归
机器学习一共有两条主线：问题 模型问题提出要求，模型给予解决。 线性回归 线性回归：用线性模型来解决回归问题。 线性回归的重点：回归问题 线性方程 偏差度量 权重更新：优化方法线性回归的算法原理 基本思路 机器学习的核心概念：在错误中学习。这需要两个步骤，首先…
2021/12/25 9:07:27 人评论 次浏览 -
「机器学习算法的数学解析与Python实现」线性回归
机器学习一共有两条主线：问题 模型问题提出要求，模型给予解决。 线性回归 线性回归：用线性模型来解决回归问题。 线性回归的重点：回归问题 线性方程 偏差度量 权重更新：优化方法线性回归的算法原理 基本思路 机器学习的核心概念：在错误中学习。这需要两个步骤，首先…
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opencv-normalize归一化函数
归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内cv::normalize(distShow, distShow, 0, 255, CV_MINMAX); //归一化/*参数1:输入数组参数2:输出数组，数组的大小和原数组一致参数3:规范范围的下限参数4:规范范围的上限参数5:归一化选择的…
2021/10/30 6:09:40 人评论 次浏览 -
opencv-normalize归一化函数
归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内cv::normalize(distShow, distShow, 0, 255, CV_MINMAX); //归一化/*参数1:输入数组参数2:输出数组，数组的大小和原数组一致参数3:规范范围的下限参数4:规范范围的上限参数5:归一化选择的…
2021/10/30 6:09:40 人评论 次浏览 -
梯度裁剪torch.nn.utils.clip_grad_norm_
1. 作用 防止梯度爆炸，即设置一个梯度大小的上限，当梯度的范数大于上限时，将该参数的范数设置为上限。 补充：范数 最常用的是p-范数，若向量x=[x1,x2,⋯,xn]Tx=\left[x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{n}\right]^{\mathrm{T}}x=[x1,x2,⋯,xn]T，则p范数定义如下 ∥x∥p…
2021/9/21 6:29:03 人评论 次浏览 -
梯度裁剪torch.nn.utils.clip_grad_norm_
1. 作用 防止梯度爆炸，即设置一个梯度大小的上限，当梯度的范数大于上限时，将该参数的范数设置为上限。 补充：范数 最常用的是p-范数，若向量x=[x1,x2,⋯,xn]Tx=\left[x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{n}\right]^{\mathrm{T}}x=[x1,x2,⋯,xn]T，则p范数定义如下 ∥x∥p…
2021/9/21 6:29:03 人评论 次浏览 -
权重衰退
导致过拟合，影响模型泛化的因素：可调整参数的数量，当可调整参数的数量（自由度）很大时，模型往往容易过拟合。 参数采用的值，当权重的取值范围较大时，模型可能更容易过拟合。 训练样本的数量。即使模型很简单避免了上面条件1的可能性，但是在训练样本极少的情况下也…
2021/8/15 6:06:07 人评论 次浏览 -
权重衰退
导致过拟合，影响模型泛化的因素：可调整参数的数量，当可调整参数的数量（自由度）很大时，模型往往容易过拟合。 参数采用的值，当权重的取值范围较大时，模型可能更容易过拟合。 训练样本的数量。即使模型很简单避免了上面条件1的可能性，但是在训练样本极少的情况下也…
2021/8/15 6:06:07 人评论 次浏览 -
Python数值算法片段
集合Rn\mathbb{R}^{n}Rn是所有nnn元组的实数的集合。 用集合表示法是Rn={(x1,x2,x3,⋯,xn):x1,x2,x3,⋯,xn∈R}\mathbb{R}^{n}=\left\{\left(x_{1}, x_{2}, x_{3}, \cdots, x_{n}\right): x_{1}, x_{2}, x_{3}, \cdots, x_{n} \in \mathbb{R}\right\}Rn={(x1,x2,x3,…
2021/7/14 11:05:09 人评论 次浏览 -
Python数值算法片段
集合Rn\mathbb{R}^{n}Rn是所有nnn元组的实数的集合。 用集合表示法是Rn={(x1,x2,x3,⋯,xn):x1,x2,x3,⋯,xn∈R}\mathbb{R}^{n}=\left\{\left(x_{1}, x_{2}, x_{3}, \cdots, x_{n}\right): x_{1}, x_{2}, x_{3}, \cdots, x_{n} \in \mathbb{R}\right\}Rn={(x1,x2,x3,…
2021/7/14 11:05:09 人评论 次浏览
