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  l1和l2正则化的区别（l1和l2正则化的区别与作用）

  l1和l2正则化的区别，l1和l2正则化的区别是：1、L1是模型各个参数的绝对值之和。L2是模型各个参数的平方和的开方值。2、L1会趋向于产生少量的特征，而其他的特征都是0，因为最优的参数值很大概率出现

  正则   参数   平方和   都是   模型  

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  rmse是什么 rmse是什么意思和psnr关系

  rmse是什么，RMSE全称root mean square error 均方根误差，也叫标准误差，定义为：误差的平方和除以样本个数减一的平方根。

  误差   平方和   方根   平方根   全称  

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  cotx的平方等于cscx的平方-1（cotx的平方等于cscx的平方）

  cotx的平方等于cscx的平方-1的基本公式：(cotx)^2=(cscx)^2-1。(sinx)^2+(cosx)^2=1。1+(tanx)^2=(secx)^2。1+(cotx)^2=(cscx)^2。

  平方和   有什么关系   csc  

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  cotx的平方等于cscx的平方-1（cotx的平方和cscx的平方有什么关系）

  cotx的平方等于cscx的平方-1的基本公式：(cotx)^2=(cscx)^2-1。(sinx)^2+(cosx)^2=1。1+(tanx)^2=(secx)^2。1+(cotx)^2=(cscx)^2。

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