摘要： L0、L1和L2范数在机器学习中的用途 参考来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28023308 结论1 L0范数：向量中非0元素的个数; L1范数：向量中各个元素绝对值之和; L2范数：向量中各元素的平方和在求平方根. 结论2 L1范数可以进行特征选择, 即让特征的系数 阅读全文

摘要： np.where(condition)返回值是元祖。返回的是矩阵对应的位置，返回值需要用“行”和“列”表示。 以下图为例，原矩阵是个2维矩阵（5x5）。 第一行的[ 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4]代表的是满足condition的行 阅读全文