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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

0x00 概述 在数据挖掘中，我们经常需要计算样本之间的相似度，通常的做法是计算样本之间的距离。 在本文中，数据科学家 Maarten Grootendorst 向我们介绍了 9 种距离度量方法，其中包括欧氏距离、余弦相似度等。 许多算法，无论是监督学习还是无监督学习，都会使用距离度量 ...

马氏距离（Mahalanobis Distance） 马氏距离(Mahalanobis Distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。它考虑到数据特征之间的联系，并且是尺度无关 ...

在机器学习过程中，我们经常需要知道个体(样本)之间的差异大小，进而评价个体的相似性和类别，特征空间中两个样本(点)之间的距离就是两个样本相似性的一种反映。常见的分类和聚类算法，如K近邻、K均值(K-means)、层次聚类等等都会选择一种距离或相似性的度量方法。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量 ...

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 ...