在数学与机器学习领域，范式（Norm）是衡量向量大小的重要工具。简单来说，它们帮助我们理解数据点之间的关系！🧐
第一部分：L0范式
L0范式其实不是真正的范式，它表示非零元素的数量。换句话说，它统计的是向量中非零值的个数。🔍 例如，在稀疏模型中，L0范式常用于减少冗余特征，使模型更高效。不过计算起来有点复杂哦。
第二部分：L1范式
接着是L1范式，也叫曼哈顿距离。它计算的是向量各分量绝对值之和。📍 比如在路径规划或线性回归中，L1正则化可以避免过拟合，并增强模型的鲁棒性。简单又实用！
第三部分：L2范式
最后是大家熟悉的L2范式，即欧几里得距离。它通过平方根求和来度量向量长度，广泛应用于优化算法中。🎯 L2正则化能平滑参数，防止模型过于复杂。日常使用中，L2更为常见，因为它计算简单且效果显著。
总结一下，这三种范式各有千秋，选择合适的范式能让我们的模型更加智能高效！💪