機器學習(拓展)L1,L2-Norm理解

首先理解範數的概念 L1、L2這種在機器學習方面叫做正則化，統計學領域的人喊她懲罰項，數學界會喊她範數。 範數(norm)是數學中的一種基本概念。在泛函分析中，它定義在賦範線性空間中，並滿足一定的條件，即①非負性；②齊次性；③三角不等式。它常常被用來度量某個向量空間（或矩陣）中的每個向量的長度或大小。 L1就是曼哈頓距離 L2就是歐式距離 再理解什麼是稀疏矩陣 在矩陣中，若數值爲0的元素數目遠遠多

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