一、定義方式不同
0范數(shù)是指向量中非零元素的個(gè)數(shù)。它并不是一個(gè)范數(shù),而是一種計(jì)數(shù)。在某些情況下,0范數(shù)可以用來表示向量的稀疏性,即向量中非零元素的數(shù)量。
1范數(shù)(也稱為L1范數(shù))是指向量中各個(gè)元素的絕對(duì)值之和。換句話說,1范數(shù)衡量了向量中各個(gè)元素對(duì)整體的貢獻(xiàn)程度,其計(jì)算方式是將各個(gè)元素的絕對(duì)值相加。
2范數(shù)(也稱為L2范數(shù))是指向量中各個(gè)元素的平方和的平方根。2范數(shù)可以用來衡量向量的長度或者大小,其計(jì)算方式是將各個(gè)元素的平方相加,然后取平方根。
二、特性不同
0范數(shù)具有稀疏性特性,它能夠用來衡量向量中非零元素的個(gè)數(shù),從而表示向量的稀疏程度。
1范數(shù)具有稀疏性和不變性的特性。它能夠使向量中的一些元素變?yōu)榱悖瑥亩鴮?shí)現(xiàn)特征選擇和降維,同時(shí)1范數(shù)對(duì)異常值具有一定的魯棒性。
2范數(shù)具有平滑性和連續(xù)性的特性。它能夠衡量向量的整體大小,并且在求解優(yōu)化問題時(shí)具有較好的數(shù)學(xué)性質(zhì)。
三、效果不同
0范數(shù)常用于稀疏信號(hào)恢復(fù)、特征選擇等問題中,能夠獲得更加稀疏的解。
1范數(shù)常用于Lasso回歸、壓縮感知等問題中,能夠?qū)崿F(xiàn)特征選擇和降維,同時(shí)對(duì)異常值具有魯棒性。
2范數(shù)常用于嶺回歸、主成分分析等問題中,能夠獲得平滑的解,具有一定的抗干擾能力。
四、應(yīng)用不同
0范數(shù)在圖像處理、信號(hào)處理等領(lǐng)域中有廣泛的應(yīng)用,可以用來表示圖像和信號(hào)的稀疏性。
1范數(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等領(lǐng)域中常被用于特征選擇、模型稀疏化等問題。
2范數(shù)在數(shù)據(jù)挖掘、優(yōu)化算法等領(lǐng)域中常用于求解優(yōu)化問題、降維等。
0范數(shù)、1范數(shù)、2范數(shù)是數(shù)學(xué)中常用的范數(shù)概念,它們?cè)诙x方式、特性、效果和應(yīng)用上都存在差異。熟練掌握它們的特點(diǎn)和應(yīng)用場景,有助于我們?cè)趯?shí)際問題中選擇合適的范數(shù)來進(jìn)行處理和求解。
延伸閱讀1:范數(shù)是什么意思
范數(shù)(Norm)是一個(gè)數(shù)學(xué)概念,用于衡量向量的大小或長度。在數(shù)學(xué)中,向量是由一些有序數(shù)構(gòu)成的有向線段,而范數(shù)就是度量這些數(shù)的大小和相似度的方法。范數(shù)可以用于衡量向量在空間中的大小和相似度,并在許多領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用。
在向量空間中,范數(shù)通常表示為||x||,其中x是向量。范數(shù)必須滿足一定的條件,包括:
非負(fù)性:對(duì)于所有向量x,范數(shù)必須大于等于0,即||x|| >= 0。齊次性:對(duì)于所有向量x和標(biāo)量a,齊次性要求||ax|| = |a| ||x||。三角不等式:對(duì)于所有向量x和y,三角不等式要求||x+y|| <= ||x|| + ||y||。根據(jù)這些條件,我們可以定義不同的范數(shù),例如:
L1范數(shù):也稱為曼哈頓范數(shù),表示為||x||1,是向量中所有元素的絕對(duì)值之和。L2范數(shù):也稱為歐幾里得范數(shù),表示為||x||2,是向量中所有元素的平方和的平方根。無窮范數(shù):表示為||x||∞,是向量中元素的絕對(duì)值的最大值。范數(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)中有著廣泛的應(yīng)用,例如在正則化、特征選擇、聚類等領(lǐng)域中。通過選擇合適的范數(shù),可以幫助我們更好地理解和處理向量數(shù)據(jù)。