一、什么是范数
范数是衡量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。范数的一般化定义：对实数p>=1， 范数定义如下：
\(||x||_p := (\sum_{i=1}^{n}|x_i|^p)^{1/p}\)
L1范数
当p=1时，是L1范数，其表示某个向量中所有元素绝对值的和。
L2范数
当p=2时，是L2范数， 表示某个向量中所有元素平方和再开根， 也就是欧几里得距离公式。
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一、什么是范数
范数是衡量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。范数的一般化定义：对实数p>=1， 范数定义如下：
\(||x||_p := (\sum_{i=1}^{n}|x_i|^p)^{1/p}\)
L1范数
当p=1时，是L1范数，其表示某个向量中所有元素绝对值的和。
L2范数
当p=2时，是L2范数， 表示某个向量中所有元素平方和再开根， 也就是欧几里得距离公式。
转载于:https://www.cnblogs.com/always-fight/p/9384396.html