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 ...

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 ...

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 ...

机器学习中，我们经常会对两个样本之间的相似度进行度量，此时会用到各种距离公式来反映某类事物在距离上接近或者远离的程度，K近邻算法，K-means聚类算法也涉及到距离公式的选择问题，今天我们就来总结一下常见的几种距离公式，以及这些公式的Python代码实现。 所有距离公式列表 ...

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 ...

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。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y ...

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 ...