機器學習各種相似性度量及Python實現
轉自：https://blog.csdn.net/u010412858/article/details/60467382 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”(Distance)。采用 ...
原文：相似性度量：機器學習距離公式總結
機器學習中，我們經常會對兩個樣本之間的相似度進行度量，此時會用到各種距離公式來反映某類事物在距離上接近或者遠離的程度，K近鄰算法，K means聚類算法也涉及到距離公式的選擇問題，今天我們就來總結一下常見的幾種距離公式，以及這些公式的Python代碼實現。 所有距離公式列表： 閔可夫斯基距離 Minkowski Distance 歐式距離 Euclidean Distance 馬氏距離 Maha ...
2018-04-09 22:57 0 879 推薦指數：
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