1.范数的概念
参考：https://blog.csdn.net/a6333230/article/details/87860875
范数（norm）主要是对矩阵和向量的一种描述。
矩阵范数：描述矩阵引起变化的大小，AX=B，矩阵X变化了A个量级，然后成为了B。
向量范数：描述向量在空间中的大小。可以描述两个量之间的距离关系。
在机器学习中我们会见到||X||，X是向量。表示向量空间中距离的变化。
2.L-p范数
向量范数的通用公式为L-P范数：
（1）p = 0
L-0范数：用来统计向量中非零元素的个数。
（2）p = 1
L-1范数：向量中所有元素的绝对值之和。可用于优化中去除没有取值的信息，又称稀疏规则算子。
（3）p = 2
L-2范数：典型应用——欧式距离。可用于优化正则化项，避免过拟合。
