l2_err = np.linalg.norm(targets-predictions, 2)/np.linalg.norm(targets, 2)

l2_err是一个计算预测值与目标值之间的L2范数误差的指标。它的计算方式是通过求解预测值与目标值之间的欧几里得距离，然后将其除以目标值的L2范数。具体的计算公式如下：

l2_err = np.linalg.norm(targets - predictions, 2) / np.linalg.norm(targets, 2)

其中，np.linalg.norm()函数用于计算向量或矩阵的范数，参数2表示计算L2范数。

相关问题

err=np.linalg.norm(x-x_star)

np.linalg.norm(x-x_star)是一个用于计算向量差的范数的函数。在这个中，x和x_star两个向量，它们的差被算出来，并通过范数函数来度量这个差的大小。

范数一个用于衡量向量大小的函数，它可以理解为向量的长度或者大小。在这里，np.linalg.norm计算的是向量差的范数即两个向量之间的距离。

具体而言，np.linalg.norm函数可以计算多种不同的范数，包括欧几里得范数（默认情况下）、曼哈顿范数、最大值范数等。欧几里得范数是最常用的一种范数，它计算的是向量的平方和的平方根。

如果你想计算向量差的欧几里得范数，可以使用以下代码：
err = np.linalg.norm(x - x_star)

v=np.dot(MnumTc, err)+np.dot(MNumM, vd)知道了v怎么求MNum

假设Mnum是一个n x m的矩阵，那么可以将上述公式表示为：

v = Mnum^T * err + MNum^T * vd

我们可以对公式进行变形，得到：

v - MNum^T * vd = Mnum^T * err

现在我们需要解决一个线性方程组，可以使用numpy中的linalg.solve方法来求解。具体操作如下：

1. 将上述公式转换为Ax = b的形式，其中：

A = Mnum^T

x = err

b = v - MNum^T * vd

2. 使用numpy.linalg.solve方法求解x的值：

x = np.linalg.solve(A, b)

3. 将求得的x值赋给Mnum：

Mnum = x.reshape((n, 1))

这样就可以求得Mnum的值。