正则化和范数规则化 文章安排：文章先介绍了正则化的定义，然后介绍其在机器学习中的规则化应用L0、L1、L2规则化范数和核范数规则化，最后介绍规则化项参数的选择问题。 正则化(regularization)来源于线性代数理论中的不适定问题，求解不适定问题的普遍方法是:用一族与原不适定问题相“邻近”的适定问题的解去逼近原问题的解,这种方法称为正则化方法。如何建立有效的正则化方法是反问题领域中不适定

原文：https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/2497199          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

【机器学习】范数规则化之——L0、L1与L2范数 在机器学习领域中，我们通常求解模型的目标是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差。 最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。因为参数太多，会导致我们的模型复杂度上升，容易过拟合，

In defence of the 8-point algorithm 论文原文大家可以去网上自己下载，很好找的 在原论文中提出了归一化（初始化）输入参数，再进行八点法能够得到较好的匹配效果，算出修正的F矩阵。但是原文没有给出代码以及实现方法，这里本博客特地讨论一下这个问题。 本文主要解决的问题是图像坐标系的选择对八点法的影响。 整体影响的分析步骤： ①原图像坐标系设为u，转换成另外的坐标系变为

对Toward Automatic Building Footprint Delineation From Aerial Images Using CNN and Regularization这篇文章进行了轮廓规则化的算法复现，效果如下。 代码我放在了GitHub上，地址为https://github.com/niecongchong/RS-building-regularization，好用别忘