向量范数是衡量向量大小的指标，广泛应用于评估模型误差。在机器学习和深度学习中具有重要作用。
机器学习的项目可以视为一个n维向量，其中每个维度表示数据的属性。因此，我们可以使用标准的基于向量的相似性度量来计算它们之间的距离，如曼哈顿距离、欧几里得距离等。简而言之，范数是一种函数，它可以帮助我们量化向量的大小。
向量范数满足以下4种性质：
L1范数
L1范数的符号是||v||1计算从原点到向量空间的曼哈顿距离，L1范数是计算绝对向量值的总和。在机器学习中，我们通常在向量的稀疏性很重要时使用L1范数。
公式：||v||1= |b1|+ |b2|+|b3|
L2范数
L2范数的符号是||v||2这种范数也称为欧几里得范数，L2范数计算为向量平方值之和的平方根，由于是可微函数，L2范数最常用于机器学习中的优化。
公式：||v||2= sqrt [ (b1)2+ (b2)2+ (b3)2]
向量最大范数
最大范数的符号是||v||inf，也可以用无穷大符号表示L∞，最大范数被计算为返回向量的最大值。
公式：||v||inf= max( |b1| , |b2| , |b3| )
许多应用程序，如信息检索、个性化、文档分类、图像处理等，都依赖于项目之间相似性或不相似性的计算。如果两个项目之间的距离较小，则认为两个项目相似，反之亦然。
以上就是介绍机器学习中的向量范数：L1、L2和L∞范数的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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