常用距离的度量总结
在计算推荐对象的内容特征和用户模型中兴趣特征二者之间的相似性是推荐算法中一个关键部分 ,相似性的度量可以通过计算距离来实现 在做很多研究问题时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离 ...
原文：常用距离度量方法总结
常用距离度量方法总结 一 总结 一句话总结： 欧氏距离 马氏距离 曼哈顿距离 闵可夫斯基距离 汉明距离 杰卡德相关系数 余弦相似度 切比雪夫距离 皮尔逊相关系数 曼哈顿距离 Manhattan 表示两个点在标准坐标系上的 绝对轴距之和 ，两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离，即 d i，j xi xj yi yj 。 汉明距离 汉明距离是一个概念，它表示 两个 相同长度 字对应位不同的数量 ...
2020-12-19 18:34 0 739 推荐指数：
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