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 ...

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 ...

<一>：特征工程：將原始數據轉化為算法數據 一：特征值抽取 1：對字典數據 :from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer ...

在機器學習的分類問題中，我們都假設所有類別的分類代價是一樣的。但是事實上，不同分類的代價是不一樣的，比如我們通過一個用於檢測患病的系統來檢測馬匹是否能繼續存活，如果我們把能存活的馬匹檢測成患病，那么這匹馬可能就會被執行安樂死；如果我們把不能存活的馬匹檢測成健康，那么就會繼續喂養這匹馬。一個代價是錯 ...

前言 1. dice系數 2. diceloss原理 3. diceloss優缺點 4. diceloss實現； 4.1 二類別 【0,1】 【0， 255】 4.2 多類別 參考 1. 相似度計算之Dice系數； 2. https ...

在機器學習和數據挖掘中，我們經常需要知道個體間差異的大小，進而評價個體的相似性和類別。最常見的是數據分析中的相關分析，數據挖掘中的分類和聚類算法，如 K 最近鄰（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。 不同距離度量的應用場景 根據數據特性的不同，可以采用不同的度量方法。which one ...

余弦相似度 目錄 余弦相似度概念 余弦相似度公式 余弦距離 1. 余弦相似度概念 在機器學習問題中，通常將特征表示為向量的形式，所以在分析兩個特征向量之間的相似性時，常用余弦相似度來表示。 余弦相似度通過測量兩個向量的夾角的余弦值來度量它們之間的相似度，取值范圍 ...

目錄 一：學習機器學習原因和能夠解決的問題 1.原因 2.機器學習能夠解決的問題 二：為什么選擇python作為機器學習的語言 三：機器學習常用庫簡介 1.scikit-learn 2.Jupyter ...