常見範數的含義
1-範數：
，即向量元素絕對值之和，matlab呼叫函式norm(x, 1) 。
2-範數：
，euclid範數（歐幾里得範數，常用計算向量長度），即向量元素絕對值的平方和再開方，matlab呼叫函式norm(x, 2)。
-範數：
，即所有向量元素絕對值中的最大值，matlab呼叫函式norm(x, inf)。
-範數：
，即所有向量元素絕對值中的最小值，matlab呼叫函式norm(x, -inf)。
p-範數：
，即向量元素絕對值的p次方和的1/p次冪，matlab呼叫函式norm(x, p)。
範數的圖形理解：
不同範數對應的曲線如下圖：
可以明顯看到乙個趨勢，即q越小，曲線越貼近座標軸，q越大，曲線越遠離座標軸，並且稜角越明顯。那麼 q=0 和 q=oo 時極限情況如何呢？猜猜看。
以1範數和2範數為例：
至此，我們總結一下，在機器學習中，以0範數和1範數作為正則項，可以求得稀疏解，但是0範數的求解是np-hard問題; 以2範數作為正則項可以得到稠密解，並且由於其良好的性質，其解的定義很好，往往可以得到閉式解，所以用的很多。
範數總結知識：
範數的理解。
有關於範數的理解。我們可以這樣理解，乙個集合 向量 通過一種對映關係 矩陣 得到另外乙個集合 另外乙個向量 範數的本質是距離，存在的意義是實現比較。因為向量與矩陣無法像標量直接比較大小，因而通過範數 稱為函式或者對映也可以 把不能比較的量轉換為可以比較的實數。簡單說 0範數表示向量中非零元素的個數 ...
譜範數的理解與論述
對於任意兩點間來說，直線距離最短。而計算兩點間距離的公式就是源於眾所周知的勾股定理的基礎上推導而來的。事實上，不僅對於人們所熟知的二維空間和三維空間如此，對於高維空間亦是如此。在數學上，一般將高維空間的點表示為乙個多維向量，而任意乙個點到原點的直線距離則稱為該點的二範數。對於諸多的計算機或數學相關的...
schma約束的理解
自己最近看了一下schema，如果有錯誤的地方，希望大家指出，下面是我的理解，應該有很多地方錯誤，因為自己看的時候，都是雲裡霧裡的，我們需要知道乙個常識 約束分為w3c規定的約束和非w3c規定的約束，其中非w3c規定的約束，我們需要指出我們引用的那裡的命名空間。namespeace 是乙個命名空間，...