計算 IS 時只考慮了生成樣本，沒有考慮真實數據，即 IS 無法反映真實數據和樣本之間的距離，IS 判斷數據真實性的依據，源於 Inception V3 的訓練集 ------ ImageNet，在 Inception V3 的“世界觀”下，凡是不像 ImageNet 的數據，都是不真實的，都不能 ...

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 ...

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 ...

在計算推薦對象的內容特征和用戶模型中興趣特征二者之間的相似性是推薦算法中一個關鍵部分 ,相似性的度量可以通過計算距離來實現 在做很多研究問題時常常需要估算不同樣本之間的相似性度量(Similarity Measurement)，這時通常采用的方法就是計算樣本間的“距離 ...

在本節，我們將介紹什么是特征，特征的分類以及常見的特征距離度量和它們的簡單實現。 什么是特征 在機器學習和模式識別中，特征是被觀測對象的可測量性能或特性。在模式識別，分類和回歸中，信息特征的選擇，判別和獨立特征的選擇是有效算法的關鍵步驟。特征通常是數值型的，但語法模式識別可以使用結構特征 ...

1.曼哈頓距離(Manhattan Distance) 　　定義：在歐幾里德空間的固定直角坐標系上兩點所形成的線段對軸產生的投影的距離總和。 　　想象你在曼哈頓要從一個十字路口開車到另外一個十字路口，駕駛距離是兩點間的直線距離嗎？顯然不是，除非你能穿越大樓。實際駕 駛距離 ...

有時候，我們需要度量兩個向量之間的距離來決定他們的歸屬。 接下來列舉一些常用的距離度量方法 1、歐氏距離 2、馬氏距離 3、曼哈頓距離 4、閔可夫斯基距離 5、漢明距離 6、傑卡德相關系數 7、余弦相似度 8、切比雪夫距離 9、皮爾遜相關系數 1、歐氏距離：也叫歐幾里得 ...