💻 L0、L1、L2范数、核范数、优化与调参剖析、向量范数与矩阵范数

🌟 什么是范数？

在数学中，范数是一种衡量大小的方式。无论是向量还是矩阵，范数都能帮助我们理解其“长度”或“强度”。常见的有L0、L1、L2范数，它们分别对应不同维度下的度量方式。例如，L2范数（欧氏距离）是最常用的，而L1范数则更关注稀疏性，常用于特征选择。

📚 核范数与优化

核范数是针对矩阵提出的，它等于矩阵奇异值的和，通常用于低秩矩阵恢复问题。结合优化算法，比如梯度下降法，我们可以高效地调整参数，提升模型性能。

🎯 调参的艺术

调参是机器学习中的重要环节。通过调整L1/L2正则化系数，可以平衡模型复杂度与过拟合风险。同时，了解范数特性有助于快速找到最优解。

🔍 总结

掌握这些概念不仅能够深入理解算法原理，还能为实际应用提供理论支持。无论是科研还是工程实践，范数都是不可或缺的工具！✨

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