典型机器学习算法规则化解释与分析平台的设计与实现摘要：机器学习技术已成为人工智能领域的关键技术之一。众多机器学习算法的出现，使得模型的复杂程度不断增加。为了确保模型的泛化能力，规则化方法被广泛采用。本文提出了一种典型机器学习算法规则化解释与分析平台的设计与实现方法。首先，对几种常见的规则化方法进行简要介绍。其次，分析了规则化方法参数对模型性能的影响，并从理论和实践两方面对规则化方法进行比较和分析。

机器学习中的范数规则化之（⼀）L0、L1与L2范数机器学习中的范数规则化之（⼀）L0、L1与L2范数今天我们聊聊机器学习中出现的⾮常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常⽤的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这⾥因为篇幅⽐较庞⼤，为了不吓到⼤家，我将这个五个部分分成两篇博⽂。知识有限，以下都是我⼀些浅显的看法，如果理解存在错误，希望⼤家不吝指正。谢谢。侯永

矩阵的秩就是一幅图片矩阵A中，可以用rank（A）个线性无关的特征通过线性组合，基本地还原图片信息。秩越低表示数据冗余性越大，因为用很少几个基就可以表达所有数据了。相反，秩越大表示数据冗余性越小。稀疏表示（Sparse Representations）1.什么是稀疏表示：锁接头用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。其中，这些基本信号被称作原子，是从过完备字典中选出来的；而过完备

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