​ 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 ...

最近刚好用到距离相关的知识，于是过来回顾记录一下 ~~~ 相信大家都非常熟悉欧拉公式了，从小到大使用的最多的距离公式，比如两点之间的距离、点到直线的距离等。 如今，在机器学习等领域，还有一些其他的公式也应用的非常广，例如曼哈顿距离、余弦距离、马氏距离等。 这些距离部分直观表示 ...

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 ...

Wasserstein distance（EM距离） 一、总结 一句话总结： ①、Wasserstein 距离又叫Earth-Mover距离（EM距离），用于衡量两个分布之间的距离， ②、定义：$$W ( P _ { 1 } , P _ { 2 } ) = \inf _ { \gamma ...

　　看knn算法时无意间发现这个算法，但是维基上有错误的示例和python代码。。。因为汉明距离并不是求相同长度字符串（或相同长度的整数）之间的字符（或数位）差异个数。 　　正确的详见：https://en.wikipedia.org/wiki/Talk:Hamming_distance ...

也许更好的阅读体验 欧拉函数 定义 欧拉函数是 小于等于 x的数中与x 互质 的数的 数目 符号\(\varphi(x)\) 互质 两个互质的数的最大公因数等于1,1与任何数互质 通式 \(\varphi(x)=x\prod_{i=1}^n(1-\frac{1}{p_i ...

欧拉函数 \(\varphi(n) \ or \ \phi(n)\) 表示小于n的正整数与n互质的数的个数. 性质: 当n为质数时 \(\varphi(n)=n-1\) 当n为奇数时 \(\varphi(2n) = \varphi(n)\) 证明： \(\because\)欧拉函数为积性函数 ...

欧拉系列 欧拉函数：phi(i)表示 1~i 中与 i 互质的数的个数。 利用这个定义就可以在筛素数的同时，求出欧拉函数。 设 欧拉函数 为 phi(x) , p 为素数： 1、如果 i % p == 0 ，那么 phi (i*p) = phi (i) * p。 显然，与 i ...