機器學習中範數的作用

範數的定義 範數的一般化定義：對於實數X，p-norm的定義爲： ||X||p=(∑ni=1|xi|p)1p 其賦予某個向量空間（或矩陣）中每個元素以長度或大小。直觀地說，範數越大，則相應的向量或矩陣也就越大。三種範數在機器學習中的正則化與稀疏編碼（Sparse Coding）中有非常有趣的應用。 L0 範數 ||X||0=0∑ni=0X0i−−−−−−−√ with xi!=0 其表示向量中非零

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