计算 IS 时只考虑了生成样本，没有考虑真实数据，即 IS 无法反映真实数据和样本之间的距离，IS 判断数据真实性的依据，源于 Inception V3 的训练集 ------ ImageNet，在 Inception V3 的“世界观”下，凡是不像 ImageNet 的数据，都是不真实的，都不能 ...

1. 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。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离 ...

接上一篇：http://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html 7. 夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度。 几何中夹角余弦可用 ...

信息熵 信息熵是信息论中用于度量信息量的一个概念。一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越是混乱，信息熵就越高。所以，信息熵也可以说是系统有序化程度的一个度量。信息量是对信息的度量，就跟时间的度量是秒一样，当我们考虑一个离散的随机变量 x 的时候，当我们观察到的这个变量的一个具体值 ...

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 ...

在本节，我们将介绍什么是特征，特征的分类以及常见的特征距离度量和它们的简单实现。 什么是特征 在机器学习和模式识别中，特征是被观测对象的可测量性能或特性。在模式识别，分类和回归中，信息特征的选择，判别和独立特征的选择是有效算法的关键步骤。特征通常是数值型的，但语法模式识别可以使用结构特征 ...

1.曼哈顿距离(Manhattan Distance) 　　定义：在欧几里德空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和。 　　想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线距离吗？显然不是，除非你能穿越大楼。实际驾 驶距离 ...

有时候，我们需要度量两个向量之间的距离来决定他们的归属。 接下来列举一些常用的距离度量方法 1、欧氏距离 2、马氏距离 3、曼哈顿距离 4、闵可夫斯基距离 5、汉明距离 6、杰卡德相关系数 7、余弦相似度 8、切比雪夫距离 9、皮尔逊相关系数 1、欧氏距离：也叫欧几里得 ...