摘要： 在机器学习的特征选择中，利用选择矩阵的范数对选择矩阵进行约束，即是正则化技术，是一种稀疏学习。 矩阵的L0,L1范数 为了度量稀疏矩阵的稀疏性，则定义矩阵的一种范数，为： ∥W∥1=∑i,j|Wi,j|。即为矩阵所有元素的绝对值之和，能够描述接矩阵的稀疏性，但是在优化时，难度较大，是将情况向矩阵中元 阅读全文