l2范数归一化写法

L2范数归一化（L2 normalization）是一种常用的数据预处理方法，它可以将数据集中的每个样本向量缩放为单位向量，即每个样本向量的L2范数为1。

这个过程可以用以下公式表示： $$ x_{norm} = \frac{x}{||x||2} $$ 其中，$x$ 是原始样本向量，$x{norm}$ 是归一化后的样本向量，$||x||_2$ 是原始样本向量的L2范数。

L2范数归一化的目的是消除不同特征之间的量纲影响，使得每个特征对应的权重在模长上是相等的，从而避免了某些特征因为数值过大而对模型的影响过大的问题，同时还可以防止梯度消失的问题。

在机器学习领域，L2范数归一化常用于神经网络、支持向量机（SVM）等模型的输入层，也可以用于特征工程中。在具体应用中，可以使用sklearn库中的preprocessing模块中的StandardScaler类来进行L2范数归一化处理。