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 ...

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 ...

定義p+q=(p.x+q.x,p.y+q.y)，給定兩個點集，求{pi+qj}的凸包（凸殼）的問題 以求凸殼為例（凸包可以通過求上下凸殼然后拼湊）： 顯而易見的結論是： 新凸殼上的點一定是由p和 ...

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 ...

關於 wqs 二分部分可以參考 跳蛙的博客 或者 原論文，基礎部分這里略過。 wqs 二分的構造解 wqs 二分的本質是二分斜率，尋找切點。假設希望求出值的橫坐標為 \(X\)。但是事實上由於三點 ...

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 ...