Video: Was ist Norm in Python?
2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:32
numpy.linalg. Norm . Wenn Achse ein 2-Tupel ist, gibt es die Achsen an, die 2D-Matrizen enthalten, und die Matrix Normen dieser Matrizen berechnet. Wenn Achse None ist, dann ist entweder ein Vektor Norm (wenn x 1-D ist) oder eine Matrix Norm (wenn x 2-D ist) wird zurückgegeben.
Was ist auch die Norm einer Funktion?
In der linearen Algebra, der Funktionalanalysis und verwandten Gebieten der Mathematik, a Norm ist ein Funktion die bestimmte Eigenschaften bezüglich Skalierbarkeit und Additivität erfüllt und jedem Vektor in einem Vektorraum über dem Körper der reellen oder komplexen Zahlen – mit Ausnahme des Nullvektors – eine streng positive reelle Zahl zuweist, Was ist neben dem oben genannten Standard Machine Learning? Einführung. Wir werden ein wichtiges Konzept sehen für maschinelles Lernen und tief Lernen . Die Norm wird im Allgemeinen verwendet, um den Fehler eines Modells zu bewerten. Zum Beispiel wird es verwendet, um den Fehler zwischen der Ausgabe eines neuronalen Netzes und dem, was erwartet wird (dem tatsächlichen Label oder Wert) zu berechnen.
Wie berechnet Python außerdem die l2-Norm?
Die L2-Norm ist berechnet als Quadratwurzel der Summe der quadrierten Vektorwerte. Die L2-Norm eines Vektors kann sein berechnet in NumPy mit dem Norm () Funktion mit Standardparametern. Zuerst wird ein 1×3-Vektor definiert, dann wird der L2-Norm des Vektors ist berechnet.
Was ist eine Norm, was ist l1 l2 und L Unendlichkeitsnorm?
L1 Norm : Auch bekannt als Manhattan Distance oder Taxicab Norm . L1 Norm ist die Summe der Beträge der Vektoren in einem Raum. Dies ist die natürlichste Art, den Abstand zwischen Vektoren zu messen, dh die Summe der absoluten Differenz der Komponenten der Vektoren.
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