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 ...

前段时间，跟部门同事分享了深度学习相关的一些理论基础，在此记录一下。仅供后续学习和复习。 目录 1、背景及现状 2、Embeding 3、DNN 4、CNN 5、RNN（LSTM） 6、应用（结合自身的应用案例） （1）情感分析/类目预测（文本分类） （2）NER/POS ...

余弦相似度计算 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。 我们知道，对于两个向量，如果他们之间的夹角越小，那么我们认为这两个向量是越相似的。余弦相似性就是利用了这个理论 ...

1）概述 　　两者都是评定个体间差异的大小的。欧几里得距离度量会受指标不同单位刻度的影响，所以一般需要先进行标准化，同时距离越大，个体间差异越大； 　　空间向量余弦夹角的相似度度量不会受指标刻度的影响，余弦值落于区间[-1,1]，值越大，差异越小。 2）计算公式 　　欧氏距离（也叫欧几里得 ...

余弦相似度： 两者相同的地方，就是在机器学习中都可以用来计算相似度，但是两者的含义有很大差别，以我的理解就是： 前者是看成坐标系中两个 点 ，来计算两点之间的 距离 ； 后者是看成坐标系中两个 向量 ，来计算两向量之间的 夹角 。 前者因为是 点 ，所以一般指 ...

1 余弦相似度 余弦相似度是通过测量两个向量之间的夹角的余弦值来度量他们之间的一个相似度.0度角的余弦值是1,其他的任何角度的余弦值都不大于1,最小值是-1,从而两个向量之间角度的余弦值确定了两个向量是否指向同一个方向.两个向量的指向相同时,余弦相似度为1,当两个向量的夹角是90度时,余弦 ...

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 ...

数学概念，主要给出常用的相似度算法代码实现，并且同一算法有多种实现方式。 欧几里得距离 ...