Norma de un vector

Medida que cuantifica la magnitud o longitud de un vector, usada frecuentemente en machine learning para medir distancias y en técnicas de regularización.

Matemática para ML

La norma de un vector mide su “tamaño” o longitud dentro de un espacio vectorial. La norma más común (norma L2, o euclidiana) corresponde a la distancia geométrica intuitiva desde el origen hasta el punto que representa el vector.

Su relación con la regularización

Las técnicas de regularización L1 y L2 llevan su nombre precisamente porque penalizan, respectivamente, la norma L1 (suma de valores absolutos) o la norma L2 (raíz de la suma de cuadrados) de los coeficientes de un modelo, limitando su magnitud general durante el entrenamiento.

Términos relacionados

Machine Learning

Regularización L1 (Lasso)

Técnica de regularización que penaliza la suma de los valores absolutos de los coeficientes de un modelo, favoreciendo que muchos de ellos se reduzcan exactamente a cero.

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Regularización L2 (Ridge)

Técnica de regularización que penaliza la suma de los cuadrados de los coeficientes de un modelo, reduciendo su magnitud sin llevarlos necesariamente a cero.