概率分布之間的距離度量以及python實現(四)
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 ...
原文：概率分布之間的距離度量以及python實現
.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。 二維平面上兩點a x ,y 與b x ,y 間的歐氏距離： 三維空間兩點a x ,y ,z 與b x ,y ,z 間的歐氏距離： 兩個n維向量a x ,x , ,x n 與 b x ,x , ,x n 間的歐氏距離： 也可以用表示成向量運算的形式： python中的實現： ...
2021-12-31 09:23 0 1211 推薦指數：
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