转自：https://blog.csdn.net/u010412858/article/details/60467382 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”(Distance)。采用 ...

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 ...

<一>：特征工程：将原始数据转化为算法数据 一：特征值抽取 1：对字典数据 :from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer ...

在机器学习的分类问题中，我们都假设所有类别的分类代价是一样的。但是事实上，不同分类的代价是不一样的，比如我们通过一个用于检测患病的系统来检测马匹是否能继续存活，如果我们把能存活的马匹检测成患病，那么这匹马可能就会被执行安乐死；如果我们把不能存活的马匹检测成健康，那么就会继续喂养这匹马。一个代价是错 ...

前言 1. dice系数 2. diceloss原理 3. diceloss优缺点 4. diceloss实现； 4.1 二类别 【0,1】 【0， 255】 4.2 多类别 参考 1. 相似度计算之Dice系数； 2. https ...

在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。 不同距离度量的应用场景 根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。which one ...

余弦相似度 目录 余弦相似度概念 余弦相似度公式 余弦距离 1. 余弦相似度概念 在机器学习问题中，通常将特征表示为向量的形式，所以在分析两个特征向量之间的相似性时，常用余弦相似度来表示。 余弦相似度通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似度，取值范围 ...

目录 一：学习机器学习原因和能够解决的问题 1.原因 2.机器学习能够解决的问题 二：为什么选择python作为机器学习的语言 三：机器学习常用库简介 1.scikit-learn 2.Jupyter ...