📚 L2范数 欧氏范数 📏
发布时间:2025-04-08 02:14:53来源:
在数学领域中,L2范数和欧氏范数常常被提及,它们是衡量向量长度的重要工具。简单来说,L2范数就是向量各元素平方和的平方根,公式为 ||x||₂ = √(x₁² + x₂² + ... + xn²)。而欧氏范数则是空间中两点间直线距离的度量方式,本质上与L2范数相同,只是应用场景不同罢了。✨
想象一下,在二维平面上,一个点 (3,4) 的欧氏距离就是 √(3²+4²) = 5。这种计算方法不仅直观,还广泛应用于机器学习、图像处理等领域。🔍
L2范数的优势在于其对异常值具有一定的鲁棒性,但当数据分布极端时,可能会放大噪声影响。因此,在实际应用中,我们需要根据具体需求选择合适的范数类型。📊
无论是科研探索还是日常编程,掌握L2范数和欧氏范数的概念都能帮助我们更好地解决问题!🎯
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