機器學習——歐式距離和余弦距離
在數據分析和挖掘的過程中，為了知道個體間差異的大小，我們需要去評價個體之間的相似性，數據的挖掘方法可以分為分類和聚類，如KNN和KMeans. 而衡量個體差異的方法主要分為兩種，距離度量——歐式距離，相似度度量——余弦距離。 1、歐式距離 衡量個體在空間上存在的距離，距離越遠說明 ...
原文：機器學習之余弦距離（Cosine Dsitance）
相關文章鏈接：算法文章匯總 余弦距離 也稱為余弦相似度 ： 用向量空間中兩個向量夾角的余弦值 作為衡量兩個個體 間差異的大小的度量。向量：多維空間中有方向的線段，如果兩個向量的 方向一致，即夾角接 近零，那么這兩個向量就相近 。而要確定兩個向量方向是否一致，這就要用到余弦定理計算向 量的夾角。 余弦定理描述了 三角形中任何一個夾角和三個邊的關系 。給定三角形的三條邊，可以使用余弦定理求出三角形各 ...
2022-01-20 14:39 0 794 推薦指數：
相關推薦
機器學習筆記-距離度量與相似度(三)余弦相似度
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 - 距離計算
在機器學習領域里，最核心的兩種數值計算分別是： 距離計算 概率計算 今天Reinhard Hsu就來看看常見都有哪些常見的的距離計算。 歐式距離（Euclidean Metric） 歐幾里得距離，用於計算兩個點之間的實際距離，計算方法是使用畢達哥拉斯定理，也就是咱們中國 ...
機器學習中的度量——統計上的距離
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 ...
機器學習距離公式總結
作者：daniel-D 出處：http://www.cnblogs.com/daniel-D/ 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 ...
機器學習中常見的距離公式
在機器學習、人工智能領域常用的距離計算公式。 曼哈頓距離 曼哈頓距離又稱“計程車距離”，由十九世紀的赫爾曼·閔可夫斯基所創。點\(P_1(x_1,y_1)\)和\(P_2(x_2,y_2)\)的距離如下： \[distance(P_1,P_2)=|x_2-x_1|+|y_2-y_1 ...
機器學習中的度量—— 向量距離
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 ...
深度學習之歐式距離和余弦距離
原文鏈接 一、余弦距離 簡單來說，余弦相似度，就是計算兩個向量間的夾角的余弦值。余弦距離就是用1減去這個獲得的余弦相似度。余弦距離取值范圍由上面的余弦距離可以知道，余弦距離的取值范圍為[0,2] ,這就滿足了非負性的性質。 二、歐式距離 歐式距離之前提過了，就是常用的距離計算公式 ...