在数学和机器学习的领域中，向量正规化是一个重要的概念，它涉及将一个向量转换成具有特定属性的新向量。简单来说，向量正规化就是将一个向量“标准化”，使其满足一定的规范条件。具体而言，向量正规化主要包括两种类型：归一化和标准化。归一化是将向量的。

在机器学习和数据处理领域，向量正规化是一种常用的技术手段，其目的是简化计算，使得数据在相同的尺度下进行比较。简单来说，向量正规化就是将一个向量转换成具有特定范数的向量，而范数则表示向量的大小或长度。详细地，向量正规化主要包括两种类型：L1。