L1, L2 Norm, RMSE 계산하기 (파이썬 코드)

위 그림에서 L1은 파란색, L2는 빨간색 거리를 나타낸다. L1 Norm (Manhattan Distance) L1 Norm은 벡터의 모든 성분의 절댓값 합이다.

두 점 사이의 맨해튼 거리를 나타낸다. 다음 예시는 L1 Norm을 계산하는 파이썬 코드이다. ord = 1을 통해 L1 Norm을 계산할 수 있다. import numpy as np # 벡터 예제 x = np.array([3, -4, 1]) # L1 Norm 계산 l1_norm = np.linalg.norm(x, ord=1) print(f"L1 Norm: {l1_norm}") # 출력: 8 L2 Norm(Euclidean Distance) L2 Norm은 벡터의 모든 성분의 제곱합의 제곱근이다.

두 점 사이의 유클리드 거리를 의미하고, 가장 흔히 사용된다. ord = 2로 지정하거나, np.linalg.norm(x)를 사용하면 기본 값으로 L2 Norm을 계산한다. import numpy as np # 벡터 예제 x =...

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