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余弦相似度計算 余弦相似度用向量空間中兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異的大小。余弦值越接近1，就表明夾角越接近0度，也就是兩個向量越相似，這就叫"余弦相似性"。 我們知道，對於兩個向量，如果他們之間的夾角越小，那么我們認為這兩個向量是越相似的。余弦相似性就是利用了這個理論 ...

原文：http://liuguihua0823.iteye.com/blog/1178118#bc2395917 ...

from skimage.metrics import structural_similarity as compare_ssim import cv2 # 加載兩張圖片並將他們轉換為灰度 imageA = cv2.imread(r"/Users/dcc/Desktop/333.JPG ...

原文：http://www.open-open.com/code/view/1448334323079 ...

余弦相似度： 兩者相同的地方，就是在機器學習中都可以用來計算相似度，但是兩者的含義有很大差別，以我的理解就是： 前者是看成坐標系中兩個 點 ，來計算兩點之間的 距離 ； 后者是看成坐標系中兩個 向量 ，來計算兩向量之間的 夾角 。 前者因為是 點 ，所以一般指 ...

背景知識: （1）tf-idf 按照詞TF-IDF值來衡量該詞在該文檔中的重要性的指導思想：如果某個詞比較少見，但是它在這篇文章中多次出現，那么它很可能就反映了這篇文章的特性，正是 ...