euclidean范数
    欧几里得范数，也称为L2范数，是向量空间中最常见的范数之一。它是指向量各个元素的平方和的平方根，即 ||x||_2 = sqrt(x1^2 + x2^2 + ... + xn^2)。
    在机器学习中，欧几里得范数常用于衡量两个向量之间的距离，也被用作正则化项来防止模型过度拟合数据。与L1范数相比，它对异常值更加敏感，但在数值上更容易计算和优化。
    除了在机器学习中的应用，欧几里得范数还有很多其他领域的应用，如信号处理、图像处理和计算机视觉等。
>正则化是为了防止

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