**Autonomous driving tech./*Machine-Learning

[Machine Learning] L2, L1 Norm

2wnswoo 2025. 4. 15. 00:18

  • Normalizer는 세 가지 노름 옵션을 제공한다.
    • ( 기본값 ) L2 Norm, 유클리드 노름
    • L1 Norm, 맨허튼 노름

유클리드 노름 L2, 흔히 아는 피타고라스 거리 라고도함
L1 Norm, 절댓값 씌운 것들 더하는 형식

 

  • PolynomialFeatures는 기존의 데이터를 바탕으로 제곱, 곱, 세제곱 등의 새로운 특성들을 추가해주는 도구이다.
저작자표시 비영리 변경금지 (새창열림)

'**Autonomous driving tech. > *Machine-Learning' 카테고리의 다른 글

Autonomous Car-[강화학습] 정의 및 구성요소 6가지, Agent, Environment, State, Action, Reward, Policy + 가치함수, 모델, 할인율  (0) 2025.05.07
Autonomous Car-[강화학습] 핵심 구성요소 6가지, Agent, Environment, State, Action, Reward, Policy  (0) 2025.05.07
Image Rectification, Odds Ratio, Logit function  (0) 2025.04.13
[Machine Learning] norm, normalization  (0) 2025.04.11
[Machine Learning] Scaling, Z-score, 전처리 과정  (0) 2025.04.11

'**Autonomous driving tech./*Machine-Learning'의 다른글

  • 현재글[Machine Learning] L2, L1 Norm

관련글

티스토리툴바