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范数

• 机器学习中常用的几种范数

在阐述主题时，请先讨论一个关键的数学思维方式：几何方法 。在基础教育阶段（如中学），学生被教授了包括一次函数（linear functions）、二次函数（quadratic functions）、三角学（trigonometry）、指数增长模型（exponential growth）以及对数系统（logarithmic systems）在内的基本数学概念；而进入高等教育阶段后，则深入掌握了微积分（calculus）、复分析（complex analysis）、实分析（real analysis）以及泛函分析（functional analysis）等相关课程。在整个学习过程中，我们不仅在探索各类具体问题的具体解决方案——即求解零点的方法——而且也在不断探讨各类具体问题背后的共同规律与内在机理——这就是所谓的研究对象或实体的基本性质的问题；我们的研究重点始终围绕着两个核心线索展开：一条线索聚焦于“形”的本质特征与内在关系（geometry），另一条线索则致力于揭示“数”的内在规律与外延表现（algebra）。这两条线索交织在一起，在推动整个数学学科向更加抽象化与系统化的方向发展的同时也形成了独特的知识体系框架

函数图象关联起函数与几何学的关系，并用来描述两个量之间如何变化相互影响。映射这一概念将传统意义上