पायथन में आदर्श क्या है?
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वीडियो: मशीन लर्निंग में नॉर्म क्या है? 2024, नवंबर
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numpy.linalg. आदर्श . यदि अक्ष एक 2-टुपल है, तो यह उन अक्षों को निर्दिष्ट करता है जो 2-डी मैट्रिसेस और मैट्रिक्स को धारण करते हैं मानदंड इन मैट्रिक्स की गणना की जाती है। यदि अक्ष कोई नहीं है तो या तो एक सदिश है आदर्श (जब x 1-डी है) या एक मैट्रिक्स आदर्श (जब x 2-डी है) लौटाया जाता है।

इसी तरह, किसी फ़ंक्शन का मानदंड क्या है?

रैखिक बीजगणित, कार्यात्मक विश्लेषण और गणित के संबंधित क्षेत्रों में, a आदर्श एक है समारोह जो स्केलेबिलिटी और एडिटिविटी से संबंधित कुछ गुणों को संतुष्ट करता है, और वास्तविक या जटिल संख्याओं के क्षेत्र में वेक्टर स्पेस में प्रत्येक वेक्टर को एक सख्ती से सकारात्मक वास्तविक संख्या प्रदान करता है-शून्य वेक्टर को छोड़कर, ऊपर के अलावा, नॉर्म मशीन लर्निंग क्या है? परिचय। हम इसके लिए एक महत्वपूर्ण अवधारणा देखेंगे मशीन लर्निंग और गहरा सीख रहा हूँ . NS आदर्श वह है जो आमतौर पर किसी मॉडल की त्रुटि का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए इसका उपयोग तंत्रिका नेटवर्क के आउटपुट और जो अपेक्षित है (वास्तविक लेबल या मान) के बीच त्रुटि की गणना करने के लिए किया जाता है।

इसके अलावा, पायथन l2 मानदंड की गणना कैसे करता है?

NS एल2 मानदंड है गणना वर्गमूल के रूप में वर्गमूल सदिश मानों का योग। NS एल2 मानदंड एक वेक्टर का हो सकता है गणना NumPy में का उपयोग करते हुए आदर्श () डिफ़ॉल्ट मापदंडों के साथ कार्य करता है। पहले, 1×3 सदिश परिभाषित किया जाता है, फिर एल2 मानदंड वेक्टर का है गणना.

एक मानदंड क्या है l1 l2 और L अनंत मानदंड क्या है?

एल1 नॉर्म : मैनहट्टन दूरी या टैक्सीकैब के रूप में भी जाना जाता है आदर्श . एल1 नॉर्म अंतरिक्ष में सदिशों के परिमाण का योग है। यह वैक्टर के बीच की दूरी को मापने का सबसे प्राकृतिक तरीका है, जो कि वैक्टर के घटकों के पूर्ण अंतर का योग है।

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