loss = np.linalg.norm(y - x @ B, ord = 2)**2/200 + 0.5 * np.linalg.norm(B, ord = 2)**2改写

这个问题可以回答。将原式子中的两个二次范数展开，可以得到：

loss = (1/200) * (y - x @ B).T @ (y - x @ B) + (.5) * B.T @ B

其中，@ 表示矩阵乘法，.T 表示矩阵转置。

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请问这个np.linalg.norm(y - x @ B, ord = 2)**2/200 + 0.5 * np.linalg.norm(B, ord = 2)**2怎么工作的

这个公式是用来计算线性回归模型的损失函数，其中y是实际值，x是特征矩阵，B是模型参数。np.linalg.norm是numpy库中的一个函数，用来计算向量或矩阵的范数。ord=2表示计算L2范数，即欧几里得距离。这个公式的意义是将实际值与预测值之间的误差平方和除以样本数，再加上正则化项，其中正则化项是模型参数的平方和再乘以一个常数。这个常数可以控制正则化的强度，从而避免过拟合。

eps=np.linalg.norm(x-x0,ord=2)

这行代码是使用numpy中的linalg模块计算向量x与向量x0之间的欧几里得距离，其中ord=2表示使用欧几里得范数计算距离。具体来说，np.linalg.norm函数用于计算向量或矩阵的范数，而ord参数则用于指定计算范数的类型，其中ord=2表示计算欧几里得范数。因此，eps的值即为向量x与向量x0之间的欧几里得距离。