在数学领域，“范数”是一个用来衡量向量或矩阵大小的概念，它就像一把尺子，帮助我们量化数据的规模和强度。简单来说，范数可以理解为一个数值，表示某个对象距离“零”的远近程度。常见的范数有欧几里得范数（即二维空间中的直线距离）、曼哈顿范数（类似城市街道的距离）等。📍

例如，在二维平面上，点A(3,4)的欧几里得范数就是√(3²+4²)=5，这表明点A距离原点的距离是5个单位长度。而在机器学习中，范数常被用于正则化，防止模型过拟合，提升模型泛化能力。📈

范数不仅在理论研究中有重要作用，还在图像处理、信号分析等领域广泛应用。掌握好范数的概念，有助于更好地理解和解决实际问题。💪✨

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