Scikit-learn正規化モード（L1 vs L2＆Max）

ここの誰もがsklearn.preprocessing.normalize（）モジュールのl1、l2、max正規化モードの違いを説明できるかどうか疑問に思っていましたか？ドキュメントを読んでも、違いを理解できませんでした。

オプションにより、さまざまな正規化が行われます。場合$x$長さの共変量のベクトルであり、$n$、正規化ベクトルであると言う$y = x / z$、次いで3つのオプションが使用するどのような意味$z$：

• $z = \| x\|_1 = \sum_{i=1}^n |x_i|$
• L2：$z = \| x\|_2 = \sqrt{\sum_{i=1}^n x_i^2}$
• 最大：$z = \max x_i$

Maxを使用すると、最初に絶対値が取得されないため、ノルムとは異なることに注意してください。$l_\infty$

（ソースコード）