信息熵 信息熵是信息論中用於度量信息量的一個概念。一個系統越是有序，信息熵就越低；反之，一個系統越是混亂，信息熵就越高。所以，信息熵也可以說是系統有序化程度的一個度量。信息量是對信息的度量，就跟時間的度量是秒一樣，當我們考慮一個離散的隨機變量 x 的時候，當我們觀察到的這個變量的一個具體值 ...

1. 歐氏距離(Euclidean Distance) 歐氏距離是最易於理解的一種距離計算方法，源自歐氏空間中兩點間的距離公式。(1)二維平面上兩點a(x1,y1)與b(x2,y2)間的歐氏距離：(2)三維空間兩點a(x1,y1,z1)與b(x2,y2,z2)間的歐氏距離：(3)兩個n ...

1. 歐氏距離(Euclidean Distance) 歐氏距離是最易於理解的一種距離計算方法，源自歐氏空間中兩點間的距離公式。(1)二維平面上兩點a(x1,y1)與b(x2,y2)間的歐氏距離：(2)三維空間兩點a(x1,y1,z1)與b(x2,y2,z2)間的歐氏距離：(3)兩個n ...

概率分布之間的距離，顧名思義，度量兩組樣本分布之間的距離 。 1、卡方檢驗 統計學上的χ2統計量，由於它最初是由英國統計學家Karl Pearson在1900年首次提出的，因此也稱之為Pearson χ2，其計算公式為 　　(i=1，2，3，…，k) 　　其中，Ai為i水平 ...

1、f 散度（f-divergence) KL-divergence 的壞處在於它是無界的。事實上KL-divergence 屬於更廣泛的 f-divergence 中的一種。 如果P和Q被定義成空間中的兩個概率分布，則f散度被定義為： 一些通用的散度，如KL-divergence ...

1. 歐氏距離(Euclidean Distance) 歐氏距離是最易於理解的一種距離計算方法，源自歐氏空間中兩點間的距離公式。 (1)二維平面上兩點a(x1,y1)與b(x2,y2)間的歐氏距離： (2)三維空間兩點a(x1,y1,z1)與b(x2,y2,z2)間的歐氏距離 ...

接上一篇：http://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html 7. 夾角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度。 幾何中夾角余弦可用 ...

Fréchet distance Fréchet distance經常被用於描述路徑相似性。 Fréchet distance(弗雷歇距離)是法國數學家Maurice René Fréchet在1906年提出的一種路徑空間相似形描述( 此外還在這篇論文里定義了 度量空間)，這種描述 ...