Евклидова норма (L2-расстояние) считается одной из распространённых метрик в машинном обучении, потому что она часто используется в контексте оптимизации и анализа данных с нормальным распределением. 2

Также евклидово расстояние измеряет кратчайшее расстояние между двумя точками в пространстве, что важно в задачах кластеризации и классификации. 2

Кроме того, многие алгоритмы машинного обучения, включая K-Means, используют евклидово расстояние для измерения сходства между наблюдениями. 4

Таким образом, распространённость евклидовой нормы связана с её универсальностью и применением в различных задачах машинного обучения.