【数学基础】1范数、2范数、p范数、无穷范数

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【数学基础】1范数、2范数、p范数、无穷范数。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

我们学习机器人运动规划的时候,经常会用到范数的概念。例如求解两点之间的欧式距离,我们需要求解欧式长度,从数学上来说也就是求解L2范数的问题。下面将介绍范数的概念:

一、向量范数

1.1 向量的L1范数

向量的各个元素的绝对值之和:

【数学基础】1范数、2范数、p范数、无穷范数

1.2 向量的L2范数

向量的每个元素的平方的和再开平方根

【数学基础】1范数、2范数、p范数、无穷范数

1.3 向量的p范数

向量的每个元素的p次方的和再开p次方根

【数学基础】1范数、2范数、p范数、无穷范数

1.4 向量的无穷范数

向量的正无穷范数即:向量的所有元素的绝对值中最大的

向量的负无穷范数即:向量的所有元素的绝对值中最小的

【数学基础】1范数、2范数、p范数、无穷范数 

【数学基础】1范数、2范数、p范数、无穷范数

1.5 0范数

0范数:向量中非0的元素的个数

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-511704.html

到了这里,关于【数学基础】1范数、2范数、p范数、无穷范数的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 强化学习的数学基础:从动态规划到深度学习

    强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种人工智能技术,它旨在让智能体(agent)在环境(environment)中学习如何做出最佳决策,以最大化累积奖励(cumulative reward)。强化学习的核心思想是通过在环境中与智能体与环境的交互来学习,而不是通过传统的监督学习(supervised le

    2024年02月01日
    浏览(48)
  • 机器学习——支持向量机(数学基础推导篇【未完】)

    在一个周日下午,夏天的雨稀里哗啦地下着 我躺在床上,捧着ipad看支持向量机 睡了好几个觉…支持向量机太好睡了 拉格朗日乘数法太好睡了 几何函数太好睡了 在我看来,支持向量机是目前学下来,最难以理解的内容 希望日后不要太难…脑子不支持的 支持向量积的原理,

    2024年02月12日
    浏览(95)
  • 【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论

    机器学习本质上,就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法,可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。 在一个简单的图像分类任务中; 如果我们非常确定图像中的对象是一只猫,那么我们可以说标签为 “猫” 的概率是 1,即 P ( y = “猫” )

    2024年02月20日
    浏览(41)
  • 一、机器学习前的数学基础知识

    你说春天太短 还未来得及看见自己 就要粉碎成灯红酒绿的夏 那就开花呀 开他妈的 1.1 求和 假设现在我们要在纸上写下1加到100的简单求和运算: 1 + 2 +3 + 4 + 5 + ........ + 99 + 100 使用求和符号简化(读作“西格玛”): 对于不明确要加到多少的情况:  对集合使用求和符号:

    2024年02月16日
    浏览(64)
  • 机器学习的数学基础:从线性代数到梯度下降

    机器学习是人工智能的一个重要分支,它涉及到计算机程序自动化地学习或者预测事物的行为。机器学习的核心是算法,算法需要数学来支持。在本文中,我们将从线性代数到梯度下降的数学基础来讨论机器学习算法的核心。 机器学习的数学基础包括线性代数、微积分、概率

    2024年02月21日
    浏览(48)
  • 深度学习的数学基础:从线性代数到随机过程

    深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它主要通过模拟人类大脑中的神经网络来进行数据处理和学习。深度学习的核心技术是神经网络,神经网络由多个节点组成,这些节点之间有权重和偏置的连接。通过对这些节点进行训练,我们可以使神经网络具有学习和推理的能力

    2024年03月18日
    浏览(92)
  • 最优化计算方法(刘浩洋)本科生学习数学基础矩阵论部分

    一、前言   题主大二,正在学矩阵论(刚开始),同时学最优化方法一课,记录部分矩阵知识,可能需要部分线性代数基础。分享最近网课看到的学习路线。 跳过简单的部分,从向量开始记录。 二、笔记 2.1向量的定义         n个有次序的数所组成的数组,通常用 表示 2

    2023年04月22日
    浏览(42)
  • 【人工智能的数学基础】瑞利商在机器学习中的应用

    Rayleigh Quotient and Generalized Rayleigh Quotient. 瑞利商的定义 瑞利商的性质 广义瑞利商 瑞利商在机器学习中的应用 对于一个 Hermitan 矩阵

    2024年02月07日
    浏览(64)
  • 【人工智能的数学基础】深度学习中的不确定性(Uncertainty)

    使用贝叶斯深度学习建模深度学习中的不确定性. paper:What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision? 现有的深度学习方法大多只能给出特定的预测结果,而不能给出结果的不确定性程度。 深度学习中输出结果的不确定性主要有两种: 偶然不确定性 是由数据中的

    2024年02月07日
    浏览(58)
  • 【人工智能的数学基础】机器学习中的假设检验(Hypothesis Test)

    Hypothesis Test in Machine Learning. 在统计学中,总体分布往往是未知的,只能从中进行有限的抽样从而获得部分样本的信息。有时需要对总体的特征做出某种假设,如何判断该假设是正确的还是错误的?需要借助 假

    2024年02月07日
    浏览(48)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包