norm에 대한 정의가 쉽게 설명된 것이 없다. 그래서 쉽게 정리를 해보려고 한다. Norm이란 간단하게 벡터/함수/신호의 크기(길이 or 강도)의 척도를 나타내는 수학적인 용어다. 즉, 벡터에서는 벡터의 크기, 길이를 의미한다고 보면된다. 벡터의 크기 = 벡터의 길이 = 벡터의 norm = \(||x|| \) 벡터의 노름에는 여러가지가 있는데 대표적인 두가지는 아래와 같다. 코사인 유사도를 구하기 위해서는 \(l_2 norm\)을 주로 사용한다. \(||x||_1=\sum_{i=1}^{n} |x_i| = l_1 norm \) = 맨하튼 노름 \(||x||_2=\sqrt{\sum_{i=1}^{n} |x_i|^2} = l_2 norm\) = 유클리드 노름 맨하튼 거리와 유클리드 거리를 설명하기 위해 아래 ..
