1. 歐氏距離(Euclidean Distance) 歐氏距離是最易於理解的一種距離計算方法，源自歐氏空間中兩點間的距離公式。 (1)二維平面上兩點a(x1,y1)與b(x2,y2)間的歐氏距離： (2)三維空間兩點a(x1,y1,z1)與b(x2,y2,z2)間的歐氏距離 ...

1. 歐氏距離(Euclidean Distance) 歐氏距離是最易於理解的一種距離計算方法，源自歐氏空間中兩點間的距離公式。(1)二維平面上兩點a(x1,y1)與b(x2,y2)間的歐氏距離：(2)三維空間兩點a(x1,y1,z1)與b(x2,y2,z2)間的歐氏距離：(3)兩個n ...

1. 歐氏距離(Euclidean Distance) 歐氏距離是最易於理解的一種距離計算方法，源自歐氏空間中兩點間的距離公式。(1)二維平面上兩點a(x1,y1)與b(x2,y2)間的歐氏距離：(2)三維空間兩點a(x1,y1,z1)與b(x2,y2,z2)間的歐氏距離：(3)兩個n ...

概率分布之間的距離，顧名思義，度量兩組樣本分布之間的距離 。 1、卡方檢驗 統計學上的χ2統計量，由於它最初是由英國統計學家Karl Pearson在1900年首次提出的，因此也稱之為Pearson χ2，其計算公式為 　　(i=1，2，3，…，k) 　　其中，Ai為i水平 ...

1、f 散度（f-divergence) KL-divergence 的壞處在於它是無界的。事實上KL-divergence 屬於更廣泛的 f-divergence 中的一種。 如果P和Q被定義成 ...

Fréchet distance Fréchet distance經常被用於描述路徑相似性。 Fréchet distance(弗雷歇距離)是法國數學家Maurice René Fréchet在1906年提出的一種路徑空間相似形描述( 此外還在這篇論文里定義了 度量空間)，這種描述 ...

在計算推薦對象的內容特征和用戶模型中興趣特征二者之間的相似性是推薦算法中一個關鍵部分 ,相似性的度量可以通過計算距離來實現 在做很多研究問題時常常需要估算不同樣本之間的相似性度量(Similarity Measurement)，這時通常采用的方法就是計算樣本間的“距離 ...

在本節，我們將介紹什么是特征，特征的分類以及常見的特征距離度量和它們的簡單實現。 什么是特征 在機器學習和模式識別中，特征是被觀測對象的可測量性能或特性。在模式識別，分類和回歸中，信息特征的選擇，判別和獨立特征的選擇是有效算法的關鍵步驟。特征通常是數值型的，但語法模式識別可以使用結構特征 ...