參考： L1 Norm Regularization and Sparsity Explained for Dummies 專為小白解釋的文章，文筆十分之幽默 why does a small L1 norm give a sparse solution? why does ...

幾種范數的解釋 l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm from Rorasa's blog l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm ...

【范數定義】 非負實值函數（非線性） 1）非負性： || a || >= 0 2）齊次性： || ka || = |k| ||a|| 3）三角不等式： || a + b || <= || a || + || b || 注：完備的線性賦范空間稱為巴拿赫空間（Banach ...

L1范數與L2范數​ ​ L1范數與L2范數在機器學習中，是常用的兩個正則項，都可以防止過擬合的現象。L1范數的正則項優化參數具有稀疏特性，可用於特征選擇；L2范數正則項優化的參數較小，具有較好的抗干擾能力。 1. 防止過擬合 ​ L2正則項優化目標函數時，一般傾向於構造構造較小參數，一般 ...

先回顧一下范數的定義（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 ...

Frobenius 范數，簡稱F-范數，是一種矩陣范數，記為||·||F。 矩陣A的Frobenius范數定義為矩陣A各項元素的絕對值平方的總和，即 ...

1. 范數的含義和定義 范數是具有“長度”概念的函數。在線性代數、泛函分析及相關領域，是一個函數，它為向量空間內的所有向量賦予非零的正的長度或大小。另一方面，半范數可以為非零的向量賦予零長度。 例如，在二維歐式幾何空間\(R^2\)中（簡單理解就是二維坐標系）就有歐式范數。在這個向量空間的元素 ...

讀了博主https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/80569888的文章做簡要的記錄。 范數可以當作距離來理解。 L1范數： 曼哈頓距離，公式如下： ，機器學習中的L1范數應用形式為：，為L1范數。 L2范數： 歐式距離 ...