机器学习之距离计算

最新推荐文章于 2024-01-14 17:03:57 发布
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本文总结了机器学习中常用的距离度量方法，包括欧式距离和曼哈顿距离等，这些度量方法对于评估样本间的相似性至关重要。

常用距离概念介绍

  • 本文介绍了在机器学习中经常使用到的集中距离的概念。
  • 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，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。

欧式距离

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曼哈顿距离

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