---范数

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#凸函数

博客围绕凸函数展开，但具体内容缺失。凸函数在信息技术领域有重要应用，如优化算法等。

在这里插入图片描述

范数--矩阵论
quaer的博客
09-25 1632
从上图可以很容易地看出，由于2范数解范围是圆，所以相切的点可能有很多个，绝大部分不在坐标轴上，而由于1范数是菱形，其相切的点大多在坐标轴上，而坐标轴上的点有一个特点，其只有一个坐标分量不为零，其他坐标分量为零，即是稀疏的。除了这一点，2范数的正则项还有其他好处，比如控制方差和偏差的关系，得到一个好的拟合，这里就不赘述了，毕竟这里讲的是范数，有兴趣可以参阅相关资料。以2范数作为正则项可以得到稠密解，并且由于其良好的性质，其解的定义很好，往往可以得到闭式解，所以用的很多。另外，从距离的角度说一下范数。
数据驱动的两阶段分布鲁棒（1-范数和∞-范数约束）的电热综合能源系统研究（Matlab代码实现）
10-11
内容概要：本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒（1-范数和∞-范数约束）的电热综合能源系统研究”展开，提出了一种针对电热综合能源系统的优化调度模型，采用两阶段分布鲁棒优化方法应对新能源出力不确定性。...
Schatten p-范数
...
07-18 2326
Schatten p-范数是一种衡量矩阵奇异值的范数，它在矩阵分析、信号处理、机器学习和优化等领域中广泛应用。Schatten p-范数的定义基于矩阵的奇异值分解(SVD)，它对矩阵的奇异值进行某种形式的p次幂的累积度量。下面将详细介绍Schatten p-范数的定义、计算方法和在不同情况下的表现。给定一个矩阵X∈RD×NX∈RD×N，其奇异值分解(SVD)为UΣV⊤UΣV⊤，其中UUU和VVV分别是D×DD \times DD×D和N×。
向量与矩阵的范数（比较1-范数、2-范数、无穷范数、p-范数、L0范数 和 L1范数等）
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TechArtisan6的博客
08-14 39万+
阅读文献时，经常看到各种范数，机器学习中的稀疏模型等，也有各种范数，其名称往往容易混淆，例如：L1范数也常称为“1-范数”，但又和真正的1-范数又有很大区别。下面将依次介绍各种范数。 1、向量的范数 向量的1-范数： ;各个元素的绝对值之和； 向量的2-范数：；每个元素的平方和再开平方根； 向量的无穷范数： p-范数：，其中正整数p≥1，并且有 例：...
【向量范数】常见范数——0-范数，1-范数，2-范数，无穷范数，P-范数
weixin_44817174的博客
05-21 7478
向量范数 一. 0-范数 表示向量中非零元素的个数，即稀疏度 二. 1-范数 向量元素绝对值之和 ∥x∥1=∑i=1N∣xi∣ \left\|x\right\|_1=\sum_{i=1}^N|x_i| ∥x∥1​=i=1∑N​∣xi​∣ 三. 2-范数 向量的模(欧几里得范数，常用计算向量长度) ∥x∥2=∑i=1Nxi2 \left\|x\right\|_2=\sqrt{\sum_{i=1}^Nx^2_i} ∥x∥2​=i=1∑N​xi2​​ 四. 无穷范数 ∞ 范数\infty\ 范数∞&
1-范数、2-范数、∞-范数、F-范数，向量范数与矩阵范数
Akalaka的博客
12-02 6万+
2-范数 其中 是矩阵(A转置乘A)的最大特征值 F范数
Schatten-p
Wu_whiteHyacinth的博客
12-30 2668
摘要 由于PCA对噪声和离群点敏感，很多后来提出的鲁棒PCA都是利用L2范数求均值后得到的中心化数据，但是由于在先前的目标函数的步骤里面是使用的L1范数，所以这样是不对了，这篇文章是基于损失函数利用L2,1范数和Schatten-p范数正则项。在损失函数中使用L_2,1可以移除噪声和离群点，此外，相比利用核范数近似矩阵的秩，Schatten-p范数的效果更好。因此相比其他，这个算法的性能自然更好...
范数 --python
m0_57822474的博客
11-14 674
范数 - python
数学基础---范数
weixin_30273175的博客
08-06 1928
数学基础---范数 转自：http://blog.youkuaiyun.com/alec1987/article/details/7488686 设X是数域K上线性空间，称║˙║为X上的范数(norm)。 范数的定义 　　若X是数域K上的线性空间，泛函 ║·║: X->R 满足： 　　1. 正定性：║x║≥0，且║x║=0 <=&gt...
p-范数（2-范数 即 欧几里得范数）
qq_51070956的博客
07-22 9632
规范化矩阵
Simulink中向量的2-范数- Simulink中的欧几里德范数-在Simulink中计算向量的2-范数的块
03-25
Simulink中向量的2-范数| Simulink中的欧几里德范数 在Simulink中计算向量的2-范数的块。 名为“2-Norm”的块是计算2-Norm的块。示例文件包含两个示例，其中行和列向量是块的输入，它在输出中给出了这些向量的2-...
DM DaMing 数据库架构解析
12-24
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 知识体系 算法与数据结构 / 操作系统 / 数据库 / 计算机系统 / 网络 / 中间件 / Java / 数据工程 / 机器学习 / 软件工程 / 前端 / 运维 / 信息安全 / 个人成长 在线阅读: ( pages, cf加速) (国内服务器) (cloudflare pages) (vercel app, 比 pages快) ------------------------------------------------------------------------------- wakatime 字数 star fork license buildbook 统计 关于知识框架
【工业自动化】TIA Portal V21软件下载资源：博途编程环境安装包
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外卖平台订单行为数据集（8列，152000条记录）CSV
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包含字段：用户 ID、商家 ID、订单 ID、食品类别、订单金额、订单状态、城市、下单时间。
【Axure设计组件】优质可视化大屏模板图表组件科技感RP元件
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原型名称：优质可视化大屏模板图表组件RP文件 软件版本：Axure9(支持10、11) 文件大小：28M 文件页数：16页 原型简介： 【1】数据可视化设计组件包含：常用组件、图标元素、菜单面板、数字字体；常用组件包含：常用按钮、动态公告栏、常用输入框、常用搜索框、时间轴组件、标签列表、下拉选择框、按钮选项组、分页组件、轮播图组件、视频播放器、表格组件、日期天气组件等；图标元素包含近百个图标元素可用于可视化设计使用；菜单面板包含多套大屏中间页菜单组合案例；数字字体包含多套不同风格字体的数字组件。 【2】数据可视化图表组件包含：常用图表、美化图表、图表动效、图表尺寸、数值展示、排行展示、地图组件、图表色板；常用图表包含：柱状图、条形图、圆环图、折线图、面积图、堆叠图等；美化图表包含各种立体图表、渐变图表如立体柱状图、立体圆柱图、渐变柱状图、渐变曲线图、渐变面积图、对比图等；动效图表提供动态交互案例；图表尺寸包含大小中各类尺寸图表案例；数值展示为可视化设计提供更多数值的设计案例；排行展示包含近20中排行列表组件的案例；如果有地图设计需要可以使用到地图组件；图表色板提供了可视化设计中专业的单色/渐变色组件。
基于LightGBM的二手手机价格预测项目源代码+数据+模型文件+详细文档，基于机器学习算法，通过对二手手机历史价格数据进行建模分析，实现手机价格的智能预测
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二手手机价格预测系统是一个基于机器学习的智能定价工具，通过LightGBM、XGBoost和SVM算法对历史交易数据进行建模分析，实现了12.3%的平均预测误差。系统包含完整的数据预处理、特征工程、模型训练与调优流程，能自动处理异常值和类别特征，并通过随机搜索和交叉验证寻找最优参数，适用于电子产品定价、二手交易平台和价值评估等场景。
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Java实现基于深度学习与情感分析的股票预测系统源代码+详细文档，集成了 新闻爬虫、评论采集、情感分析、LSTM 股票预测、可视化展示
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本项目是一个基于 深度学习与情感分析 的股票预测系统，使用 Java 技术栈实现，结合金融新闻与股民评论的情感分析结果，提升股票预测的准确性。系统集成了 新闻爬虫、评论采集、情感分析、LSTM 股票预测、可视化展示 等模块，适用于智能股票分析与学术研究等场景 前端（Vue2）：实现对话系统、数据可视化、用户交互界面； 后端（Spring Boot）：提供接口服务、情感分析、股票预测、数据管理； 情感分析模块：基于 TF-IDF 和前馈神经网络实现股评与财经新闻的正负面识别； 股票预测模块：基于 Deeplearning4j 实现 LSTM 模型，结合情感数据优化预测； 数据采集模块： 新闻爬虫：使用 Selenium 爬取中国证券网等平台新闻； 评论爬虫：使用 Jsoup 爬取东方财富股吧评论； 数据库（MySQL）：存储股票数据、情感标签、用户记录等； 辅助功能：Spring AI + DeepSeek 接入，构建股票智能聊天机器人。
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向量的1-范数（也叫L1范数）、∞-范数（L∞范数）和2-范数（欧几里得范数）是用来衡量向量中元素绝对值之和或最大值的数学指标。下面是每种范数的计算方法： 1. **1-范数（绝对和）**: 对于向量 \( \mathbf{v} = (v...
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