先回顾一下范数的定义（en.wikipedia.org/wiki/Norm_(mathematics)）： Given a vector space V over a subfield F of the complex numbers, a norm on V is a function p ...

Space） 【向量范数】 lp范数（p范数）： || x ||p = ( Σ |xi|p )1/ ...

矩阵p范数 设矩阵 \(A=(a_{ij})_{m\times n}\)，则有下列矩阵范数： \[\lVert A\rVert_{m1}=\sum\limits_{i,j}|a_{ij} \] \[\lVert A\rVert_{m2}=(\sum\limits_{i,j ...

Frobenius 范数，简称F-范数，是一种矩阵范数，记为||·||F。 矩阵A的Frobenius范数定义为矩阵A各项元素的绝对值平方的总和，即 ...

1. 范数的含义和定义 范数是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关领域，是一个函数，它为向量空间内的所有向量赋予非零的正的长度或大小。另一方面，半范数可以为非零的向量赋予零长度。 例如，在二维欧式几何空间\(R^2\)中（简单理解就是二维坐标系）就有欧式范数。在这个向量空间的元素 ...

原文地址：https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/80569888 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 ...

在学习正则化时经常碰到 范数（norm）这个概念，所以想去了解一下这个到底是什么东东，他在机器学习等领域发挥了什么作用额。 参考了网络上多位大神的文章，记录一下自己的理解，以备后续查阅。 范数（Norm）是一个函数，其赋予某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小 ...

norm：翻译为模或者内积，广义来说是一个函数 vector（向量） norms 1. eculidean（欧几里得）norm vector \(x = (x_1;x_2; ...; x_n)\) 其eculidean norm为 ：\(||x|| = \sqrt{x^T x ...