机器学习中范数的作用
三种范数在机器学习中的正则化与稀疏编码中有非常有趣的应用。L0范数的这个属性，使其非常适用于机器学习中的稀疏编码。在特征选择中，通过最小化L0范数来寻找最少最优的稀疏特征项。在机器学习特征选择中的应用：稀疏规则化能够实现特征的自动选择。从中可以看出，L2,1范数就是对矩阵X中每行元素的L2范数之和。
矩阵
画出岭回归系数和正则化项关系的函数图像
画出岭回归系数和正则化项关系的函数图像显示共线性对于系数估计的影响。下面每一种颜色代表系数向量不同的特征，这个图可以显示出和正则化项的关系。当正则化系数趋于0的时候趋近于普通最小二乘法，回归系数会有很大的波动。pythoncode:补充：Hilbertmatrix希尔伯特矩阵是一种数学变换矩阵，正定，且高度病态，病态程度和阶数相关。希尔伯特矩阵作为输入数据，代表多重共线性数据。
神奇的拉普拉斯平滑Laplacian Smoothing及其在正则化上的应用~
近期，看到了LaplacianSmoothing，相信很多童鞋遇到过这两个单词，但是，论文中关于这点的介绍往往都很“随意”，甚至出现了很多雷同，这里谈谈我对“拉普拉斯平滑”的一些理解。首先，说说为什么要“平滑”，换句话说，平滑究竟有什么用。关于这一点，具体请见http://blog.csdn.net/wsj998689aa/article/details/39547771其次，知道了平滑，就开始说说拉普拉斯平滑到底是怎么一回事。
OWL-QN算法
需要注意的地方，每次迭代都需要一个，实践当中被证明比较有效的取法为：三、OWL-QN算法1、问题描述对于类似于LogisticRegression这样的Log-LineAR模型，一般可以归结为最小化下面这个问题：其中，第一项为lossfunction，用来衡量当训练出现偏差时的损失，可以是任意可微凸函数，后者为regularizationterm，用来对模型空间进行限制，从而得到一个更“简单”的模型。
【数据结构】——-栈、队列和数组三
一、数组的逻辑结构和基本运算数组可以看成是线性表的一种推广，一维数组又称为常量，一维数组“：官方解释：由一组具有相同类型的数据元素组成，并存储在一组连续的存储单元中的数组元素我们称之为数组。二维数组：若一维数组中的数据元素又是一维数组结构，我们称为二维数组。二维数组可以看成是n个列向量组成的线性表。三维数组”：以此类推，若一维数组中的元素又是二维数组结构，我们成为三维数组。
HTML利用九宫格原理进行网页布局
这篇文章主要介绍了HTML利用九宫格原理进行网页布局,小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧