機器學習中的度量—— 向量距離
機器學習是時下流行AI技術中一個很重要的方向，無論是有監督學習還是無監督學習都使用各種“度量”來得到不同樣本數據的差異度或者不同樣本數據的相似度。良好的“度量”可以顯著提高算法的分類或預測的准確率，本文中將介紹機器學習中各種“度量”，“度量”主要由兩種，分別為距離、相似度和相關系數 ...
原文：ML 07、機器學習中的距離度量
機器學習算法 原理 實現與實踐 距離的度量 聲明：本篇文章內容大部分轉載於July於CSDN的文章：從K近鄰算法 距離度量談到KD樹 SIFT BBF算法，對內容格式與公式進行了重新整理。同時，文章中會有一些對知識點的個人理解和歸納補充，不代表原文章作者的意圖。 . 歐氏距離 歐氏距離是最常見的兩點之間或多點之間的距離表示法，又稱之為歐幾里得度量，它定義於歐幾里得空間中，如點 x x , cdot ...
2014-11-07 12:56 1 2765 推薦指數：
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