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余弦相似度计算 余弦相似度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。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。 我们知道，对于两个向量，如果他们之间的夹角越小，那么我们认为这两个向量是越相似的。余弦相似性就是利用了这个理论 ...

原文：http://liuguihua0823.iteye.com/blog/1178118#bc2395917 ...

from skimage.metrics import structural_similarity as compare_ssim import cv2 # 加载两张图片并将他们转换为灰度 imageA = cv2.imread(r"/Users/dcc/Desktop/333.JPG ...

原文：http://www.open-open.com/code/view/1448334323079 ...

余弦相似度： 两者相同的地方，就是在机器学习中都可以用来计算相似度，但是两者的含义有很大差别，以我的理解就是： 前者是看成坐标系中两个 点 ，来计算两点之间的 距离 ； 后者是看成坐标系中两个 向量 ，来计算两向量之间的 夹角 。 前者因为是 点 ，所以一般指 ...

背景知识: （1）tf-idf 按照词TF-IDF值来衡量该词在该文档中的重要性的指导思想：如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是 ...