L2范数，通常也被称作欧几里得距离，是一种在多维空间中衡量两点间距离的标准方法。它计算的是两点间各维度坐标差的平方和的平方根，直观上表现为两点连线的长度。在机器学习和数据分析中，L2范数常用于优化问题中的正则化，帮助防止过拟合现象。

相比之下，L1范数，也称为绝对值之和或曼哈顿距离，它衡量的是两点间各维度坐标差的绝对值之和，就像在地图上的曼哈顿街道网格中行走的距离。L1范数在某些场景下，如特征选择和稀疏模型中，因其能够产生更稀疏的解而受到青睐。

L0范数则更特殊，它定义为向量中非零元素的个数，是一种离散的度量方式。在机器学习中，L0范数常用于生成模型的稀疏表示，有助于突出模型中的关键特征，但计算上较为复杂，实际应用中较少直接使用。

如果需要深入了解这些概念，参考泛函课本是一个不错的选择，那里会有详细的定义和理论解释。