原文:距离度量以及python实现(二)

接上一篇:http: www.cnblogs.com denny p .html . 夹角余弦 Cosine 也可以叫余弦相似度。 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 在二维空间中向量A x ,y 与向量B x ,y 的夹角余弦公式: 两个n维样本点a x ,x , ,x n 和b x ,x , ,x n 的夹角余弦 类似的,对于两个n维 ...

2017-06-16 18:24 0 12713 推荐指数:

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距离度量以及python实现(一)

1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离 ...

Fri Jun 16 23:59:00 CST 2017 0 41770
概率分布之间的距离度量以及python实现

1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:(3)两个n ...

Thu Jul 13 00:55:00 CST 2017 0 12705
概率分布之间的距离度量以及python实现

1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:(3)两个n ...

Fri Dec 31 17:23:00 CST 2021 0 1211
概率分布之间的距离度量以及python实现(三)

概率分布之间的距离,顾名思义,度量两组样本分布之间的距离 。 1、卡方检验 统计学上的χ2统计量,由于它最初是由英国统计学家Karl Pearson在1900年首次提出的,因此也称之为Pearson χ2,其计算公式为   (i=1,2,3,…,k)   其中,Ai为i水平 ...

Tue Jun 20 05:54:00 CST 2017 0 7341
Fréchet距离度量

Fréchet distance Fréchet distance经常被用于描述路径相似性。 Fréchet distance(弗雷歇距离)是法国数学家Maurice René Fréchet在1906年提出的一种路径空间相似形描述( 此外还在这篇论文里定义了 度量空间),这种描述 ...

Sun Jan 30 04:15:00 CST 2022 0 4898
常用距离度量总结

在计算推荐对象的内容特征和用户模型中兴趣特征二者之间的相似性是推荐算法中一个关键部分 ,相似性的度量可以通过计算距离实现 在做很多研究问题时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离 ...

Wed Nov 04 00:18:00 CST 2020 0 478
特征与特征距离度量

在本节,我们将介绍什么是特征,特征的分类以及常见的特征距离度量和它们的简单实现。 什么是特征 在机器学习和模式识别中,特征是被观测对象的可测量性能或特性。在模式识别,分类和回归中,信息特征的选择,判别和独立特征的选择是有效算法的关键步骤。特征通常是数值型的,但语法模式识别可以使用结构特征 ...

Mon Feb 24 21:16:00 CST 2020 0 1441
 
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