机器学习中的度量—— 向量距离
机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向，无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率，本文中将介绍机器学习中各种“度量”，“度量”主要由两种，分别为距离、相似度和相关系数 ...
原文：ML 07、机器学习中的距离度量
机器学习算法 原理 实现与实践 距离的度量 声明：本篇文章内容大部分转载于July于CSDN的文章：从K近邻算法 距离度量谈到KD树 SIFT BBF算法，对内容格式与公式进行了重新整理。同时，文章中会有一些对知识点的个人理解和归纳补充，不代表原文章作者的意图。 . 欧氏距离 欧氏距离是最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点 x x , cdot ...
2014-11-07 12:56 1 2765 推荐指数：
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