在Python中，norm函数用于计算向量的范数。范数是一个数学概念，用于衡量向量的大小或长度。在机器学习和数据分析中，常用的范数有L1范数、L2范数和无穷范数。
具体而言，norm函数可以计算一个向量的L1范数、L2范数和无穷范数。L1范数是向量元素绝对值之和，L2范数是向量元素平方和的平方根，无穷范数是向量元素绝对值的最大值。norm函数的具体用法如下：
import numpy as np # 计算向量的L1范数 v = np.array([1, -2, 3]) l1_norm = np.linalg.norm(v, ord=1) print(l1_norm) # 输出6.0 # 计算向量的L2范数 v = np.array([1, -2, 3]) l2_norm = np.linalg.norm(v, ord=2) print(l2_norm) # 输出3.7416573867739413 # 计算向量的无穷范数 v = np.array([1, -2, 3]) inf_norm = np.linalg.norm(v, ord=np.inf) print(inf_norm) # 输出3.0在机器学习中，范数常用于正则化（regularization）处理，可以用来控制模型的复杂度，防止过拟合。
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