算法 - 计算汉明距离 1. 题目 给出两个整数 x 和 y,计算它们之间的汉明距离。 汉明距离是使用在数据传输差错控制编码里面的,汉明距离是一个概念,它表示两个(相同长度)字对应位不同的数量,我们以d(x,y)表示两个字x,y之间的汉明距离。对两个字符串进行异或运算,并统计 ...
汉明距离是以理查德 卫斯里 汉明的名字命名的。在信息论中,两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数。换句话说,它就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。例如: 与 之间的汉明距离是 。 与 之间的汉明距离是 。 toned 与 roses 之间的汉明距离是 。 例如: 与 的距离是 , 和 的距离是 。在一个码组集合中,任意两个编码之间汉明距离的最小值称 ...
2018-04-19 17:27 0 4475 推荐指数:
算法 - 计算汉明距离 1. 题目 给出两个整数 x 和 y,计算它们之间的汉明距离。 汉明距离是使用在数据传输差错控制编码里面的,汉明距离是一个概念,它表示两个(相同长度)字对应位不同的数量,我们以d(x,y)表示两个字x,y之间的汉明距离。对两个字符串进行异或运算,并统计 ...
Google、Baidu 等搜索引擎相继推出了以图搜图的功能,测试了下效果还不错~ 那这种技术的原理是什么呢?计算机怎么知道两张图片相似呢? 根据Neal Krawetz博士的解释,原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法,就达到基本的效果。 这里的关键技术叫做"感知哈希算法 ...
使用Levenshtein计算相似度距离,装下模块,调用下函数就好。 拿idf还得自己去算权重,而且不一定准确度高,一般做idf还得做词性归一化,把动词形容词什么全部转成名词,很麻烦。 Levenshtein.distance(str1,str2) 计算编辑距离(也称Levenshtein ...
1.余弦距离 适用场景:余弦相似度衡量的是维度间取值方向的一致性,注重维度之间的差异,不注重数值上的差异。 举例:如某T恤从100块降到了50块(A(100,50)),某西装从1000块降到了500块(B(1000,500)),那么T恤和西装都是降价了50%,两者的价格变动趋势一致,可以用余弦 ...
https://blog.csdn.net/u010095372/article/details/53932077 给了我两个东西,每个东西上有不同的特征,那咱们就算算这两个东西的相似的系数吧先说欧几里德距离,按几何意义来讲就是按n个特征给它建立起来n维坐标系,就先说二维吧,二维上就是两个点咯 ...
1.汉明距离概念简析 汉明距离,从二进制方面来看,就是两个等长字符串的二进制对应 bit 不相同的位个数,例如 2.计算汉明距离的算法 思路: 01.将两个给定的数进行 异或(^)运算后保存在变量a,汉明距离就是a的二进制中1的个数 02.当a不为0时 ...
相似度计算 1 相似度的计算简介 关于相似度的计算,现有的几种基本方法都是基于向量(Vector)的,其实也就是计算两个向量的距离,距离越近相似度越大。在推荐的场景中,在用户-物品偏好的二维矩阵中,我们可以将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度 ...