再说L2-norm

最新推荐文章于 2025-02-22 09:55:20 发布
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分类专栏： python 文章标签： L2-norm 余弦相似度 欧式距离
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SPESEG/article/details/103975187
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本文探讨了L2范数归一化后数值平方和为1的意义，以及它如何影响推荐系统中计算余弦相似度的速度。通过sklearn库展示了L2和L1范数的实现，并指出归一化能加速收敛。作者还提到，经过L2归一化，可以便捷地计算余弦相似度。同时，提供了相关问题的QQ讨论群号。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

哈喽，上篇博文被某公司的大佬骂了一顿，其关注点在于博文的最后语气，而不是问题所在，行吧。这么大的人了，还抓不住重点，纠结计较于小事。

【声明：我的博文都是纯学术探讨，不涉及其他情绪。我有时候也是如此，但我尽量克制，不争辩】

做推荐的一个大佬[不知道昵称叫啥了，因为我退群了，群主说不让相亲。。。]告诉我经过L2范数归一化后的数其平方和为1，是这么个道理，但这样的意义在于什么？？我也不知道。

顺便将sklearn实现方法贴出来，上面提及的博文是用np实现的。

from sklearn.preprocessing import Normalizer
import numpy as np

L2norm=Normalizer(norm='l2')
>>> yy
array([ -3, -10,  -6,   7,   7,   9
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