y_2^T; \cdots ;\vec y_n^T} \right]\), 计算矩阵 \({X_{m \ ...

在机器学习领域里，最核心的两种数值计算分别是： 距离计算 概率计算 今天Reinhard Hsu就来看看常见都有哪些常见的的距离计算。 欧式距离（Euclidean Metric） 欧几里得距离，用于计算两个点之间的实际距离，计算方法是使用毕达哥拉斯定理，也就是咱们中国 ...

机器学习的 ranking 技术——learning2rank，包括 pointwise、pairwise、listwise 三大类型。 【Ref-1】给出的： <Point wise ranking 类似于回归> Point wise ...

在数据分析和挖掘的过程中，为了知道个体间差异的大小，我们需要去评价个体之间的相似性，数据的挖掘方法可以分为分类和聚类，如KNN和KMeans. 而衡量个体差异的方法主要分为两种，距离度量——欧式距离，相似度度量——余弦距离。 1、欧式距离 　　衡量个体在空间上存在的距离，距离越远说明 ...

矩阵求导 目录 一、 矩阵求导的基本概念 1. 一阶导定义 2. 二阶导数 二、 梯度下降 1. 方向导数. 1.1 定义 1.2 方向导数的计算公式. 1.3 梯度下降最快的方向 1.4 最速下降方向的判断. 1.5 最速梯度下降的迭代式 2. ...

题目描述： 计算两个矩阵的乘积，第一个是2*3矩阵，第二个是3*2矩阵，结果为一个2*2矩阵。 输入： 输入多组数据，先输入一个2*3矩阵，再输入一个3*2矩阵。 输出: 输出两个矩阵的乘积。 样例输入： 样例输出： 来源： http ...

函数说明： 1. cosing_similarity(array) 输入的样本为array格式，为经过词袋模型编码以后的向量化特征，用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型，并对每一个文章内容做词统计以后， 我们如果要判断两个文章内容的相关性，这时候 ...

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 ...