x的绝对值的原函数X大于1用文字语言和图形语言表达

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-09-05 11:49 标签： x的绝对值的原函数

数学上具备修补项的某些特性

講人话，到底什么是正则化
就是让我们本科时学过的拉格朗日法求极值得到的解集具有某些特征。

L1:（拉普拉斯分布的指数项）
结果会比較稀疏（接近0或者很大），
好处是更快的特征学习让很多W为0
但是正则效果可能不太明显；

L2：（高斯分布的指数项）
L2对于不重要的特征會减小W，但是不会为0

为什么L1具有稀疏性
这个东西网上几乎没有博客是讲清楚的，
还记得本科时学的拉格朗日不


上面图中的椭圆就是未經正则化的原loss函数，
绿色的就是约束解最终在绿色的区域的边上产生。
上面有个地方没有讲准确就是，
这里其实使用的是“广义拉格朗日”（处理不等式约束）
本科时我们学过的是“狭义的拉格朗日（处理等式约束）”
所以L2能产生稀疏解不？也可以但是概率比较小，因为约束是一个圆圈嘛

好了，扯了这么多代码呢？
代码可以使用《python深度学习》第四章的第三个实验
为了快速出结果设置epochs=1
L1正则时的權重输出如下：

我们可以看到，有很多个权重是e-4也就是说小于0.1，
所以L1的稀疏性是什么意思呢
不是网上说的很多权重为0，

然后使用同样嘚代码再进行L2正则化，然后看下输出的权重

我们可以看到其实也有很多是e-2取值的，但是L2正则化的情况下你基本看不到e-4的，所以说
L1仳L2“更容易”导致权重的稀疏性，
并非只有L1能导致稀疏性

上次的例子老师举错了说声抱歉，含有第一类间断点和无穷间断点的是没有原函数的有些含有震荡间断点的是有原函数的。

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函数2x-1在（-∞1]上单调递增；
∴原函数的单调增区间为（-∞，1]．
故答案为：（-∞1]．
先对原函数去x的绝对值的原函数，y=
根据一次函数的单调性即可写出原函数的单调增区間．
函数单调性的判断与证明．
考查处理含x的绝对值的原函数函数的方法：去x的绝对值的原函数，以及分段函数的单调性一次函数的单調性．

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