y_2^T; \cdots ;\vec y_n^T} \right]\), 計算矩陣 \({X_{m \ ...

在機器學習領域里，最核心的兩種數值計算分別是： 距離計算 概率計算 今天Reinhard Hsu就來看看常見都有哪些常見的的距離計算。 歐式距離（Euclidean Metric） 歐幾里得距離，用於計算兩個點之間的實際距離，計算方法是使用畢達哥拉斯定理，也就是咱們中國 ...

機器學習的 ranking 技術——learning2rank，包括 pointwise、pairwise、listwise 三大類型。 【Ref-1】給出的： <Point wise ranking 類似於回歸> Point wise ...

在數據分析和挖掘的過程中，為了知道個體間差異的大小，我們需要去評價個體之間的相似性，數據的挖掘方法可以分為分類和聚類，如KNN和KMeans. 而衡量個體差異的方法主要分為兩種，距離度量——歐式距離，相似度度量——余弦距離。 1、歐式距離 　　衡量個體在空間上存在的距離，距離越遠說明 ...

矩陣求導 目錄 一、 矩陣求導的基本概念 1. 一階導定義 2. 二階導數 二、 梯度下降 1. 方向導數. 1.1 定義 1.2 方向導數的計算公式. 1.3 梯度下降最快的方向 1.4 最速下降方向的判斷. 1.5 最速梯度下降的迭代式 2. ...

題目描述： 計算兩個矩陣的乘積，第一個是2*3矩陣，第二個是3*2矩陣，結果為一個2*2矩陣。 輸入： 輸入多組數據，先輸入一個2*3矩陣，再輸入一個3*2矩陣。 輸出: 輸出兩個矩陣的乘積。 樣例輸入： 樣例輸出： 來源： http ...

函數說明： 1. cosing_similarity(array) 輸入的樣本為array格式，為經過詞袋模型編碼以后的向量化特征，用於計算兩兩樣本之間的相關性 當我們使用詞頻或者TFidf構造出詞袋模型，並對每一個文章內容做詞統計以后， 我們如果要判斷兩個文章內容的相關性，這時候 ...

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 ...