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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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。根據數據特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定義一個距離函數 d(x,y ...

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 ...