L1范数 L1范数是指向量中各个元素绝对值之和 L2范数 L2范数、欧几里得范数一些概念。 首先，明确一点，常用到的几个概念，含义相同。 欧几里得范数（Euclidean norm） ==欧式长度 =L2 范数 ==L2距离 Euclidean norm ...

转载来自：https://www.cnblogs.com/lhfhaifeng/p/10671349.html L1范数 L1范数是指向量中各个元素绝对值之和 L2范数 L2范数、欧几里得范数一些概念。 首先，明确一点，常用到的几个概念，含义相同。 欧几里得范数 ...

L1范数与L2范数​ ​ L1范数与L2范数在机器学习中，是常用的两个正则项，都可以防止过拟合的现象。L1范数的正则项优化参数具有稀疏特性，可用于特征选择；L2范数正则项优化的参数较小，具有较好的抗干扰能力。 1. 防止过拟合 ​ L2正则项优化目标函数时，一般倾向于构造构造较小参数，一般 ...

1 归一化处理 归一化是一种数理统计中常用的数据预处理手段，在机器学习中归一化通常将数据向量每个维度的数据映射到(0,1)或(-1,1)之间的区间或者将数据向量的某个范数映射为1，归一化好处有两个： (1) 消除数据单位的影响：其一可以将有单位的数据转为无单位的标准 ...

{align*} \] 向量的范数定义 \[\begin{align*} \vec x &= ...

读了博主https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/80569888的文章做简要的记录。 范数可以当作距离来理解。 L1范数： 曼哈顿距离，公式如下： ，机器学习中的L1范数应用形式为：，为L1范数。 L2范数： 欧式距离 ...

一、易混概念 对于一些常见的距离先做一个简单的说明 1.欧式距离 假设X和Y都是一个n维的向量，即 则欧氏距离： 2.L2范数 假设X是n维的特征 L2范数： 3.闵可夫斯基距离 这里的p值是一个变量，当p=2的时候就得到了欧氏距离。 4.曼哈顿距离 来源于 ...

)^2}$ 2.L2范数 假设X是n维的特征$X=（x_1, x_2, x_3, … x_n）$ L2 ...