在数学和机器学习领域，范数是衡量向量大小的重要工具。它们之间既有联系也有显著的区别。💪

首先，L0范数是指向量中非零元素的数量。它常用于稀疏表示，但在实际计算中难以直接求解，因为这是一个离散值问题。🌟

接着是L1范数，它是向量中各元素绝对值之和。L1范数因其能有效促进稀疏性，广泛应用于特征选择和正则化，比如Lasso回归中的应用。🎯

最后，L2范数则是向量各元素平方和的平方根，也称为欧几里得距离。它更关注整体幅度，常用于优化算法如岭回归。🌈

三者之间的关系在于：L1范数倾向于产生稀疏解，而L2范数有助于平滑模型参数。尽管目标不同，但它们共同服务于提升模型性能的核心任务！💡

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