矩阵与向量范数详解 📐✨

在数学领域中，矩阵与向量范数是衡量向量大小和矩阵大小的重要工具，它们在机器学习、数据分析等领域有着广泛的应用。🔍🔍

首先，让我们了解一下向量范数的概念。向量范数是对向量长度的一种度量方式。最常用的向量范数包括1-范数（所有元素绝对值之和）、2-范数（欧几里得距离）以及∞-范数（元素的最大绝对值）。💡

接下来，我们来看看矩阵范数。矩阵范数可以视为向量范数的推广。其中，诱导范数（induced norm）是一种常见的矩阵范数类型，它通过向量范数定义而来。例如，2-范数下的诱导范数实际上就是矩阵的最大奇异值。🛠️🛠️

掌握这些概念对于深入理解机器学习算法背后的数学原理至关重要。希望这篇简短的介绍能够帮助你更好地理解矩阵与向量范数的重要性及其应用。📚🚀

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