求解反问题的长度法中的“长度”可以是（ ）。
A: 模型参数矢量L2范数极小
B: 预测误差和模型参数的线性组合矢量的L2范数极小
C: 预测误差矢量L2范数极小
D: 核算子矩阵的条件数极小
A: 模型参数矢量L2范数极小
B: 预测误差和模型参数的线性组合矢量的L2范数极小
C: 预测误差矢量L2范数极小
D: 核算子矩阵的条件数极小
举一反三
- 设随机变量X服从参数为l（l > 0）的泊松分布，则E ( X 2) =（ ）． A: l B: l2 C: l +l2 D: l2- l
- 关于L1正则和L2正则 下面的说法正确的是（ ） A: L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点 B: L2正则化表示各个参数的平方和的开方值 C: L1范数会使权值稀疏 D: L2正则化有个名称叫“Lasso regularization”
- 下列关于L1正则化与L2正则化描述正确的是（__）。 A: L1范数正则化有助于降低过拟合风险 B: L2范数正则化有助于降低过拟合风险 C: L1范数正则化比L2范数正则化更有易于获得稀疏解 D: L2范数正则化比L1范数正则化更有易于获得稀疏解
- 关于L1正则和L2正则 下面的说法正确的是 A: L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点 B: L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。 C: L2正则化有个名称叫“Lasso regularization” D: L1范数会使权值稀疏
- 三层BP神经网络模型学习算法的核心问题就是求解训练误差极小化问题.