Es un escalar que indica el tamaño de un vector.

Propiedades: Su notación se da con la letra $L$

• 1- Debe ser $>= 0$
• 2- $L$($v$) es = 0 si y solo si $v$ = 0
• 3- Desigualdad triangular: Si tenemos 2 vectores $v1$ y $v2$, y calculamos su vector resultante $v3$, $L$$(v3)$ $>=$ $L(v1)$ y $L(v2)$
• El único caso en el cuál nuestra norma del vector resultante es = 0, es cuando los 2 vectores sumados son coplanares. Entonces la norma es = a la suma de las normas de estos.

• 4- La Norma de un escalar por un vector $L$($av$) = abs($a)$ * $L$($v)$

La norma se usa en machine learning para encontrar errores (que algebraicamente sería la distancia).

• Aporte sobre más aplicaciones de normas en ML:

• Tipos de normas: Norma 0, norma 1, norma 2, norma infinito y norma L2 al cuadrado:

• Producto interno (escalar) y ángulo entre vectores: