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Lv.3 学术文献阅读达人
2020/04/23 22:33
lasso回归
L1正则化就是侧重稀疏性，本质上因为在向量的L1范数单位球上，稀疏范数（L0伪范数）的convex envelope（做两次共轭函数）就是L1范数。矩阵核范数正则化就是侧重低秩性，因为在矩阵2-范数单位球上，秩的convex envelope是核范数。
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