在《机器学习---文本特征提取之词袋模型（Machine Learning Text Feature Extraction Bag of Words）》一文中，我们通过计算文本特征向量之间的欧氏距离，了解到各个文本之间的相似程度。当然，还有其他很多相似度度量方式，比如说余弦相似度 ...

​ 相关文章链接：算法文章汇总 欧式距离也称欧几里得距离，是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中两个点之间的 绝对距离 。 以古希腊数学家欧几里得命名的距离，也就是我们直观的两点之间直线最短的直线距离。 ​ 欧氏距离定义： 欧氏距离（ Euclidean ...

一 基本概念 方差：（variance）是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着 ...

欧式距离，其实就是应用勾股定理计算两个点的直线距离 二维空间的公式 其中， 为点与点之间的欧氏距离；为点到原点的欧氏距离。 三维空间的公式 n维空间的公式 曼哈顿距离，就是表示两个点在标准坐标系上的绝对轴距之和： 图中红线代表曼哈顿距离，绿色代表 ...

1、余弦距离 余弦距离，也称为余弦相似度，是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的度量。 向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向量的夹角。 余弦定理描述了三角形 ...

1、余弦距离 余弦距离，也称为余弦相似度，是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的度量。 向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向量的夹角。 余弦定理描述了三角形 ...

1、余弦距离 余弦距离，也称为余弦相似度，是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的度量。 向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理 ...

pytorch 使用tensor 计算欧氏距离 Python 基础教程--解释器的创建和配置 ====================================================================== （For more information ...