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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

0x00 概述 在數據挖掘中，我們經常需要計算樣本之間的相似度，通常的做法是計算樣本之間的距離。 在本文中，數據科學家 Maarten Grootendorst 向我們介紹了 9 種距離度量方法，其中包括歐氏距離、余弦相似度等。 許多算法，無論是監督學習還是無監督學習，都會使用距離度量 ...

馬氏距離（Mahalanobis Distance） 馬氏距離(Mahalanobis Distance)是由印度統計學家馬哈拉諾比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示數據的協方差距離。它是一種有效的計算兩個未知樣本集的相似度的方法。它考慮到數據特征之間的聯系，並且是尺度無關 ...

在機器學習過程中，我們經常需要知道個體(樣本)之間的差異大小，進而評價個體的相似性和類別，特征空間中兩個樣本(點)之間的距離就是兩個樣本相似性的一種反映。常見的分類和聚類算法，如K近鄰、K均值(K-means)、層次聚類等等都會選擇一種距離或相似性的度量方法。根據數據特性的不同，可以采用不同的度量 ...

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 ...