2025 Szerző: Miles Stephen | [email protected]. Utoljára módosítva: 2025-01-22 17:00
numpy.linalg. norma . Ha a tengely 2 sor, akkor megadja a 2D mátrixokat tartalmazó tengelyeket és a mátrixot normák ezekből a mátrixokból számítjuk ki. Ha a tengely értéke Nincs, akkor vagy vektor norma (ha x 1-D) vagy egy mátrix norma (amikor x 2-D) kerül visszaadásra.
Hasonlóképpen, mi a függvény normája?
A lineáris algebrában, a funkcionális elemzésben és a matematika kapcsolódó területein a norma egy funkció amely eleget tesz bizonyos, a skálázhatóságra és az additivitásra vonatkozó tulajdonságoknak, és szigorúan pozitív valós számot rendel a vektortér minden vektorához a valós vagy komplex számok mezője felett – a nulla vektor kivételével, A fentieken kívül mi az a Norm gépi tanulás? Bevezetés. Egy fontos koncepciót fogunk látni gépi tanulás és mély tanulás . Az norma általában ezt használják a modell hibájának értékelésére. Például egy neurális hálózat kimenete és a várt (a tényleges címke vagy érték) közötti hiba kiszámítására szolgál.
Sőt, hogyan számítja ki a Python az l2 normát?
Az L2 norma van számított mint a négyzetes vektorértékek összegének négyzetgyöke. Az L2 norm egy vektor lehet számított a NumPy-ban a norma () függvény alapértelmezett paraméterekkel. Először egy 1×3-as vektort határozunk meg, majd a L2 norm a vektorból az számított.
Mi az a norma, mi az l1 l2 és L végtelen norma?
L1 Norm : Más néven Manhattan Distance vagy Taxicab norma . L1 Norm egy térben lévő vektorok nagyságának összege. A vektorok közötti távolság mérésének legtermészetesebb módja, vagyis a vektorok összetevőinek abszolút különbségének összege.
Ajánlott:
Mi a Sklearn metrika a Pythonban?
A sklearn. A metrika modul számos veszteség-, pontszám- és hasznossági függvényt valósít meg az osztályozási teljesítmény mérésére. Egyes mérőszámokhoz szükség lehet a pozitív osztály valószínűségi becslésére, a megbízhatósági értékekre vagy a bináris döntési értékekre