什么是l2-ball，l1惩罚和稀疏过滤中的稀疏性优化？

Question

提供有关该问题的所有信息。我正在学习IRIS识别，在此期间我得到稀疏过滤。

Answer 1

l2球 -
假设向量x = 2x + 2y + 2z，则该向量的l2范数是（sqr（2x）+ sqr（2y）+ sqr（2z））的平方根。现在当我们找到f（x）/（f（x）的l2范数）时，这相当于单位向量。现在，这里f（x）是一个例子的特征，类似地，通过这种方式的所有特征都位于半径为1的球体（如果是2-D的圆圈）上。所以，这是l2-球。

现在问题是什么是l1-惩罚？我希望，我们很快就能得到它。