数学概念

范数，是具有 “长度” 概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，范数是一个函数，是矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。

在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数

L1 范数和 L2 范数，用于机器学习的 L1 正则化、L2 正则化。对于线性回归模型，使用 L1 正则化的模型叫做 Lasso 回归，使用 L2 正则化的模型叫做 Ridge 回归(岭回归)。

其作用是：
L1 正则化是指权值向量 w 中各个元素的绝对值之和，可以产生稀疏权值矩阵(稀疏矩阵指的是很多元素为 0，只有少数元素是非零值的矩阵，即得到的线性回归模型的大部分系数都是 0. )，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择；

L2 正则化是指权值向量 w 中各个元素的平方和然后再求平方根，可以防止模型过拟合(overfitting)；一定程度上，L1 也可以防止过拟合。

Numpy函数介绍

np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

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