L0范数：主要被用来度量向量中非零元素的个数。 L1范数：向量x中非零元素的绝对值之和。（曼哈顿距离、最小绝对误差）使用L1范数可以度量两个向量间的差异，如绝对误差和。 L2范数：A的转置共轭矩阵与矩阵A的积的最大特征根的平方根值，是指空间上两个向量矩阵的直线距离（欧几里德范数,谱范数 ...

　　对 p = 2，这称为弗罗贝尼乌斯范数（Frobenius norm）或希尔伯特-施密特范数（ Hilbert–Schmidt norm），不过后面这个术语通常只用于希尔伯特空间。这个范数可用不同的方式定义： 　　这里 A* 表示 A 的共轭转置，σi 是 A 的奇异值，并使用了迹函数 ...

计算norm时， 注意把数据改为float 类型， 否则结果不对！ /opt/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/numpy/linalg/linalg.py:2168: RuntimeWarning: invalid value ...

一、常数向量范数 \(L_0\) 范数 \(\Vert x \Vert _0\overset{def}=\)向量中非零元素的个数 其在matlab中的用法： \(L_1\) 范数 \(\Vert x \Vert_1\overset{def} = \sum ...

目录 向量范数（vector norm） 向量的 1-范数 向量的 2-范数 向量的负无穷范数 向量的正无穷范数 矩阵范数（matrix norm） 矩阵的 1-范数 矩阵的 2-范数 矩阵 ...

什么是范数？我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理解。 在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数，向量范数表征向量空间中向量的大小，矩阵范数 ...

什么是范数？ 我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理解。 在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数，向量范数表征向量空间中向量的大小 ...

『教程』L0、L1与L2范数 一、L0范数、L1范数、参数稀疏 L0范数是指向量中非0的元素的个数。如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话，就是希望W的大部分元素都是0，换句话说，让参数W是稀疏的。 　　既然L0可以实现 ...