通俗的理解，向量範數就是在這個向量空間中向量的大小
一般向量範數常使用l-p範數
其通用公式為：
注意，上述公式中xi外應該有絕對值符號。
聰明的你應該已經發現了：
l0範數表示向量中非零元素個數
l 1範數表示向量元素絕對值之和，l1範數有很多的名字，例如我們熟悉的曼哈頓距離、最小絕對誤差等。使用l1範數可以度量兩個向量間的差異，如絕對誤差和（sum of absolute difference）
由於l1範數的天然性質，對l1優化的解是乙個稀疏解，因此l1範數也被叫做稀疏規則運算元。通過l1可以實現特徵的稀疏，去掉一些沒有資訊的特徵，例如在對使用者的電影愛好做分類的時候，使用者有100個特徵，可能只有十幾個特徵是對分類有用的，大部分特徵如身高體重等可能都是無用的，利用l1範數就可以過濾掉。 l
2範數讓人想到歐幾里得距離，l2範數通常會被用來做優化目標函式的正則化項，防止模型為了迎合訓練集而過於複雜造成過擬合的情況，從而提高模型的泛化能力。
l∞通常用來度量元素的最大值。
矩陣可以看作向量空間上的一次向量的線性變換，矩陣範數就是用來衡量變化幅度大小的。
2.2.1 誘導範數
由向量範數的l-p範數誘導而來，故曰誘導範數
列和範數，即所有矩陣列向量絕對值之和的最大值
譜範數，即ata矩陣的最大特徵值的開平方。（快去複習矩陣特徵值怎麼求）
行和範數，即所有矩陣行向量絕對值之和的最大值。
2.2.2 非誘導範數
0x30 數學知識
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