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我尝试了norm
,但我认为它给出了错误的结果。 (c(1, 2, 3)
的范数是 sqrt(1*1+2*2+3*3)
,但它返回 6
..
x1 <- 1:3
norm(x1)
# Error in norm(x1) : 'A' must be a numeric matrix
norm(as.matrix(x1))
# [1] 6
as.matrix(x1)
# [,1]
# [1,] 1
# [2,] 2
# [3,] 3
norm(as.matrix(x1))
# [1] 6
有谁知道R中计算向量范数的函数是什么?
最佳答案
norm(c(1,1), type="2") # 1.414214
norm(c(1, 1, 1), type="2") # 1.732051
关于r - 如何计算R中向量的欧几里得范数?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10933945/
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我想最小化实现一组给定的非负整数值 b 的成本,这些非负整数值 b 是从 GEKKO 中的两组非负整数变量 x、y 线性计算出来的。 如果以某种方式说明了我的问题,则 b 是 x 和 y 的约束。我的
我有一个 TensorFlow 占位符,它有 4 个维度,代表一批图像。每个图像为 32 x 32 像素,每个像素有 3 个颜色 channel 。第一个维度表示图像的数量。 X = tf.place
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我想知道 Python 中是否有一个函数可以完成与 scipy.linalg.lstsq 相同的工作,但使用“最小绝对偏差”回归而不是“最小二乘”回归 (OLS)。我想使用 L1 规范,而不是 L2
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在 Eigen 库中,我知道有 visitors 和 reductions 用于密集的 Eigen::Matrix 类,我可以有效地使用它们来计算他们的 1-norm, inf-norm, etc.
我有一个矩阵 X,它在 d 维空间中有 n 列数据 vector 。给定一个 vector xj,v[j]是它的l1范数(所有abs(xji)的总和), w[j] 是它的 l2 范数的平方(所有 xj
我是一名优秀的程序员,十分优秀!