Qu'est-ce que la norme en Python ?

2024 Auteur: Miles Stephen | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:36

numpy.linalg. norme . Si l'axe est un tuple 2, il spécifie les axes qui contiennent des matrices 2D, et la matrice normes de ces matrices sont calculées. Si l'axe est Aucun alors soit un vecteur norme (lorsque x est 1-D) ou une matrice norme (lorsque x est 2-D) est renvoyé.

De même, quelle est la norme d'une fonction ?

En algèbre linéaire, en analyse fonctionnelle et dans les domaines connexes des mathématiques, un norme est un fonction qui satisfait certaines propriétés relatives à l'évolutivité et à l'additivité, et attribue un nombre réel strictement positif à chaque vecteur dans un espace vectoriel sur le champ des nombres réels ou complexes - à l'exception du vecteur zéro, À côté de ci-dessus, qu'est-ce que l'apprentissage automatique de Norm ? Introduction. Nous verrons un concept important pour apprentissage automatique et profond apprentissage . Les norme est ce qui est généralement utilisé pour évaluer l'erreur d'un modèle. Par exemple, il est utilisé pour calculer l'erreur entre la sortie d'un réseau de neurones et ce qui est attendu (l'étiquette ou la valeur réelle).

De plus, comment Python calcule-t-il la norme l2 ?

Les Norme L2 est calculé comme la racine carrée de la somme des valeurs vectorielles au carré. Les Norme L2 d'un vecteur peut être calculé dans NumPy en utilisant le norme () fonctionnent avec les paramètres par défaut. Tout d'abord, un vecteur 1×3 est défini, puis le Norme L2 du vecteur est calculé.

Qu'est-ce qu'une norme qu'est-ce que l1 l2 et L norme à l'infini ?

Norme L1 : Également connu sous le nom de Manhattan Distance ou Taxicab norme . Norme L1 est la somme des grandeurs des vecteurs dans un espace. C'est la façon la plus naturelle de mesurer la distance entre les vecteurs, c'est-à-dire la somme de la différence absolue des composantes des vecteurs.