范数

将最小二乘解返回线性矩阵方程。 通过计算最小化平方的欧几里德2范数的向量x求解方程 。该方程式可以是欠定的，良好的或过度确定的（即a的线性独立行的数量可以小于，等于或大于其线性独立列的数量）

计算向量的长度或大小通常需要直接作为机器学习中的正则化方法，或者作为更广泛的向量或矩阵运算的一部分。 在本教程中，你将了解计算矢量长度或幅值(称为矢量范数)的不同方法。 作为向量绝对值之和计算的L1范数

在之前的时间序列相似度算法中，时间戳都是一一对应的，但是在实际的场景中，时间戳有可能出现一定的偏移，但是两条时间序列却又是十分相似的。例如正弦函数 和余弦函数 ，只是平移了 个长度而已。本文将会介绍一些基于形状的时间序列的距离算法，并且介绍如何在给定时间序列的情况下，在时间序列数据库中寻找相似的时间序列

当模型的复杂度增大时，训练误差会逐渐减小并趋向于0；而测试误差会先减小，达到最小值后又增大。当选择的模型复杂度过大时，过拟合现象就会发生。这样，在学习时就要防止过拟合