metric learning -- 馬氏距離與歐氏距離
一 基本概念 方差：（variance）是在概率論和統計方差衡量隨機變量或一組數據時離散程度的度量。概率論中方差用來度量隨機變量和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。統計中的方差（樣本方差）是每個 ...
原文：metric learning -- knn與馬氏距離
歐氏距離即兩項間的差是每個變量值差的平方和再平方根，目的是計算其間的整體距離即不相似性。 馬氏距離 Mahalanobis distances 馬氏距離的計算是建立在總體樣本的基礎上的，這一點可以從上述協方差矩陣的解釋中可以得出，也就是說，如果拿同樣的兩個樣本，放入兩個不同的總體中，最后計算得出的兩個樣本間的馬氏距離通常是不相同的，除非這兩個總體的協方差矩陣碰巧相同 在計算馬氏距離過程中，要求總 ...
2017-09-27 09:14 0 1152 推薦指數：
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