度量函数

最新推荐文章于 2023-08-11 06:51:29 发布
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本文探讨了使用SQL进行数据分组与排序的高级技巧，包括如何利用select语句结合数学函数实现特定的数据处理需求。通过示例展示了如何在group by和order by子句中应用复杂的表达式来优化查询效率。

select a, (2 /(1 + exp(-(count()) ) ) -1) as b
from table
group by a order by count() desc;

【相似性度量中用到的一些距离函数】
雪丫头的博客
03-30 2191
1.欧氏距离（欧几里得距离 Euclidean Distance） 最常见的距离度量，即欧几里得距离。它是一种距离度量，直观解释为连接两点的线段的长度。 公式： 优点 低维数据并且向量的大小对于测量很重要时，欧几里德距离效果很好。 缺点 虽然它是一种常见的距离度量，但欧几里德距离不是尺度不变的，这意味着计算的距离可能会根据要素的单位而发生偏斜。通常，在使用此距离度量之前需要对数据进行归一化。 此外，随着数据维度的增加，欧几里得距离变得越来越没有用，另外高维下距离非常不直观。 2.余弦相似度 Cosine
数据挖掘三种数据度量函数
Vegetarians的博客
12-12 2124
1.分布式度量（Distributive）：可以通过如下方法计算度量（即函数）：将数据集划分成较小的子集，计算每个子集的度量，然后合并计算结果，得到原（整个）数据集的度量值。 eg.用不同的函数来求数据集的sum、count、min、max，最后合并这些计算记过，得到数据集的度量值 2.代数度量（Algebraic）：设计一代数函数，其中可以取分布式度量计算的多个值进行计算。 eg.取分布式度量中的sum和count 用mean（）计算平均数 mean=sum/count 3.整体度量（Holistic）：
度量学习 度量函数 metric learning deep metric learning 深度度量学习
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07-25 2万+
曼哈顿距离(CityBlockSimilarity) 同欧式距离相似，都是用于多维数据空间距离的测度。 欧式距离(Euclidean Distance) 用于衡量多维空间中各个点之间的绝对距离。使用时各个维度量级最好能够在同一个尺度上。 马氏距离(Mahalanobis distance) 一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离将所有维度同等看待不同，其考虑到各种...
距离度量函数整理
06-03
总结了常用的距离度量方法，实用性强，很值得收藏
机器学习代码（二）——度量函数
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欧式距离、曼哈顿距离、余弦距离 import numpy as np import math def Euclidean(vec1, vec2): npvec1, npvec2 = np.array(vec1), np.array(vec2) diff = npvec1 - npvec2 powdistance = np.power(diff, 2).sum() ...
距离量度函数
anpiaoqin8799的博客
07-19 412
设三个坐标分别为p（x1,y1,z1）、q(x2,y2,z2)、r(x3,y3,z3)，距离量度函数d需要满足一下几个条件：（1）d(p,q)≥0（当且仅当p=q时，有d（p,q）=0）；距离大于零（2）d(p,q)=d(q,p);距离没有方向性；（3）d（p,r）≤d(p,q)+d(q,r);两点之间直线最短。城区距离 d(p,r)=|xp-xr|+|yp-yr|;棋盘距离 d(p,r...
metric_fd:度量函数依赖修复算法的实现
06-08
修复度量函数依赖关系的实现 软件安装 设置 Java sudo apt-add-repository ppa:webupd8team/java sudo apt-get update sudo apt-get install oracle-java8-installer 安装 PostgreSQL sudo apt-get install...
matlab一组基于累积分布函数(CDF)的距离度量函数.zip
05-16
本资料包“matlab一组基于累积分布函数(CDF)的距离度量函数.zip”提供了MATLAB实现的CDF相关距离计算方法，用于衡量两个样本分布的相似性或差异。 首先，我们要理解CDF的基本概念。对于一个连续随机变量X，其CDF F...
测度论（measure theory）和实变函数是什么关系？到底如何度量函数的行为？测度空间中的函数收敛与函数族结构是怎样的？.pdf
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05-22
为了度量函数的行为，测度论引入了测度空间的概念。测度空间是由一个集合（或称为空间）及其上的一个测度组成。一个测度是一种特殊的函数，它将空间中的子集映射到非负实数，从而可以度量出一个集合的“大小”。在这...
二级交叉分析数学：交叉拓扑空间和交叉度量函数
02-04
根据提供的文件信息，本文将重点介绍“二级交叉分析数学：交叉拓扑空间和交叉度量函数”的相关知识点，但请注意，由于文档内容的OCR扫描部分出现了文字识别错误或遗漏，部分知识理解可能需要结合上下文进行合理推断...
一种改进的分布式天线系统帧同步度量函数与算法.pdf
08-10
该改进算法的核心在于对传统度量函数进行统计特性分析，提出了一种修正的定时同步度量函数，并对其统计特性进行了推导。基于这些研究，形成了一种新的基于计算阈值的帧同步算法...
距离度量(距离函数)
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2.联合熵 H(X,Y)=−∑x∑yp(x,y)log⁡p(x,y) H(X,Y)=-\sum_{x}{\sum_{y}{p(x,y)\log{p(x,y)}}} H(X,Y)=−x∑​y∑​p(x,y)logp(x,y)3.条件熵 H(Y∣X)=−∑x∑yp(x,y)log⁡p(y∣x) H(Y|X)=-\sum_{x}{\sum_{y}{p(x,y)\log{p(y|x)}}} H(Y∣X)=−x∑​y∑​p(x,y)logp(y∣x)4.互信熵：（信息增益） I(X,Y)=∑x,yp(x,y)log⁡
机器学习中的各种距离
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。 采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录： 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧
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这篇写的很不错：https://www.cnblogs.com/belfuture/p/5871452.html
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概述timeit类timeit.Timertimeit.Timer.timeit方法timeit.Timer.repeat方法timeit.timeittimeit.timeit方法timeit.repect方法Profile类Pstats类 timeit类 timeit.Timer timeit.Timer.timeit方法 语法：timeit.Timer(str_1 , str_2).timeit(intvalue) 参数说明： str_1 ：字符串类型，为传入需要计时的语句或者函数，即：“执行语句"或
【学习机器学习】实验——聚类算法性能度量
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聚类算法性能度量前言一、实验目的二、实验内容1、变量a，b，c，d2、Jaccard系数3、闵可夫斯基距离4、avg，diam，dmin，dcen，DB指数4.1 avg（C）4.2 diam（C）4.3 dmin(C1,C2)4.4 dcen(C1,C2)4.5 DB指数5-1、VDM，无序属性处理5-2、MinkovDM，混合属性处理6、归一化三、实验结果1、abcd和Jaccard系数2、avg，diam，dmin，dcen，DB指数2.1 avg（C）2.2 diam（C）2.3 dmin(C1,C
数据科学中常见的9种距离度量方法（包括曼哈顿距离、欧氏距离、半正矢距离等）
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数据科学中常见的9种距离度量方法（包括曼哈顿距离、欧氏距离、半正矢距离等） 1、欧氏距离（Euclidean Distance） 2、余弦相似度（Cosine Similarity） 3、汉明距离（Hamming Distance） 4、曼哈顿距离（Manhattan Distance） 5、切比雪夫距离（Chebyshev Distance） 6、闵氏距离（Minkowski） 7、雅卡尔指数（Jaccard Index） 8、半正矢（Haversine） 9、Sørensen-Dice 系数 详见链接
各类距离度量定义及公式【转载】
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转载自：https://blog.csdn.net/weixin_42715356/article/details/82845376 总结各类距离度量方法。 1、欧氏距离   最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点 x = (x1,…,xn) 和 y = (y1,…,yn) 之间的距离为： (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(...
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