Normalization
Scikit-learn 標準化模式（L1 vs L2 & Max）
我想知道這裡是否有人可以解釋兩者之間的區別 L1 , L2 和 Max 模塊中的標準化模式
sklearn.preprocessing.normalize()？閱讀文檔後，我無法意識到其中的區別！
這些選項導致不同的標準化。如果是長度協變量的向量，並說歸一化向量是那麼這三個選項表示使用什麼:
- L1：
- 二級：
- 最大限度：
注意使用Max不先取絕對值，所以不等於規範。
（源代碼）