机器学习中范数的作用

范数的定义 范数的一般化定义：对于实数X，p-norm的定义为： ||X||p=(∑ni=1|xi|p)1p 其赋予某个向量空间（或矩阵）中每个元素以长度或大小。直观地说，范数越大，则相应的向量或矩阵也就越大。三种范数在机器学习中的正则化与稀疏编码（Sparse Coding）中有非常有趣的应用。 L0 范数 ||X||0=0∑ni=0X0i−−−−−−−√ with xi!=0 其表示向量中非零

>>阅读原文<<