概率分布之间的距离度量以及python实现(四)
1、f 散度（f-divergence) KL-divergence 的坏处在于它是无界的。事实上KL-divergence 属于更广泛的 f-divergence 中的一种。 如果P和Q被定义成空间中的两个概率分布，则f散度被定义为： 一些通用的散度，如KL-divergence ...
原文：概率分布之间的距离度量以及python实现
.欧氏距离 Euclidean Distance 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。 二维平面上两点a x ,y 与b x ,y 间的欧氏距离： 三维空间两点a x ,y ,z 与b x ,y ,z 间的欧氏距离： 两个n维向量a x ,x , ,x n 与 b x ,x , ,x n 间的欧氏距离： 也可以用表示成向量运算的形式： python中的实现： ...
2021-12-31 09:23 0 1211 推荐指数：
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