曼哈顿距离，切比雪夫距离，余弦相似度，欧式距离，最小二乘法

最新推荐文章于 2024-10-09 22:05:15 发布
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曼哈顿距离，切比雪夫距离，余弦相似度，欧式距离
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最小二乘法：
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lee__7
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本文将围绕人工智能发展的三个阶段——智能、认知、交互，分别介绍人工智能的起源、主要研究方向以及前沿技术发展
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深度学习中的数学（二）——线性代数
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离散余弦变换的最小二乘法相位解包裹
08-02
基于离散余弦变换的最小二乘法相位解包裹(DCT),peaks生成包裹相位图，用LS-DCT解包裹得到去包裹的真实相位图
三坐标测量中的最小二乘法和切比雪夫法理论与实践应用
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详解曼哈顿距离&欧式距离&切比雪夫距离
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最简单版的曼哈顿距离
常用的几种距离的优劣
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05-26 3910
线代篇 向量空间模型 文本检索 文本聚类 矩阵 线性回归 PCA主成分分析 奇异值分解
数据挖掘与机器学习
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数据挖掘 数据挖掘：也就是data mining，是一个很宽泛的概念，也是一个新兴学科，旨在如何从海量数据中挖掘出有用的信息来。 数据挖掘这个工作BI（商业智能）可以做，统计分析可以做，大数据技术可以做，市场运营也可以做，或者用excel分析数据，发现了一些有用的信息，然后这些信息可以指导你的business，这也属于数据挖掘。 机器学习 机器学习：machine learning，是计算机科学...
机器学习期末复习
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机器学习课程的期末考试复习笔记
大一python期末考试试题
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06-27 1201
大家好，本文将围绕大一python上机题库及答案展开说明，大一python期末选择题是一个很多人都想弄明白的事情，想搞清楚大一python期末简答题需要先了解以下几个事情。Python基础学完了再学什么？
欧氏距离
05-16 2388
欧式距离可以计算n维空间点之间的距离，原理就是对应维坐标差的平方和开根号。 x1和x2为n维向量先从二维开始距离举例 n=2 X1=(x1,y1) X2=(x1,y1) 三维 n=3 X1=(x1,y1,z1) X2=(x2,y2,z2) 推广到n维 n=n X1=（x11,….x1n） X2=(x21,….x2n) 用数学符号简写为
【周志华机器学习】机器学习中的距离度量
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机器学习中的觉的距离和相似度
人无远虑，必有近忧
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对于距离来说,在机器学习中用的最多的就是聚类算法Clustering，Clustering以各种距离为根据判断两条数据是否为同一类。
机器学习(1): 线性回归——最小二乘法 小结
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许多算法，无论是监督或非监督，都使用距离度量。这些度量，如欧几里得距离或余弦相似度，经常可以在k-NN、UMAP、HDBSCAN等算法中找到。 理解距离测量域比你可能意识到的更重要。以k-NN为例，这是一种经常用于监督学习的技术。作为默认值，它通常使用欧几里得距离。它本身就是一个很大的距离。 但是，如果您的数据是高维的呢?那么欧几里得距离还有效吗?或者，如果您的数据包含地理空间信息呢?也许haversine 距离是更好的选择! 知道何时使用哪种距离量度可以帮助您从分类不正确的模型转变为准确的模型。 在本文中
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随机选择/下载一个数据集，或生成一些数据绘制盒装图、柱状图、散点图、折线图等编写常用距离和相似度计算程序闵可夫斯基距离曼哈顿距离欧式距离切比雪夫距离余弦相似度Jaccard 相似度汉明距离
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### 生成数据与绘制图表 可以使用 Python 的`numpy`和`matplotlib`库来生成数据并绘制各种图表。以下是一个示例代码： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机数据 np.random.seed(42) data = np.random.randn(100, 4) # 100 个样本，4 个特征 # 绘制盒装图 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(2, 2, 1) plt.boxplot(data) plt.title('Box Plot') # 绘制柱状图 plt.subplot(2, 2, 2) bar_data = np.random.rand(5) plt.bar(range(5), bar_data) plt.title('Bar Plot') # 绘制散点图 plt.subplot(2, 2, 3) x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) plt.scatter(x, y) plt.title('Scatter Plot') # 绘制折线图 plt.subplot(2, 2, 4) line_data = np.cumsum(np.random.randn(100)) plt.plot(line_data) plt.title('Line Plot') plt.tight_layout() plt.show() ``` ### 计算常用距离和相似度 以下是计算闵可夫斯基距离、曼哈顿距离、欧式距离、切比雪夫距离、余弦相似度、Jaccard 相似度、汉明距离的 Python 代码： ```python import numpy as np from scipy.spatial.distance import minkowski, cityblock, euclidean, chebyshev, cosine from sklearn.metrics import jaccard_score from scipy.spatial.distance import hamming # 示例数据 x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array([4, 5, 6]) # 闵可夫斯基距离 minkowski_distance = minkowski(x, y, p=3) print(f"闵可夫斯基距离 (p=3): {minkowski_distance}") # 曼哈顿距离 manhattan_distance = cityblock(x, y) print(f"曼哈顿距离: {manhattan_distance}") # 欧式距离 euclidean_distance = euclidean(x, y) print(f"欧式距离: {euclidean_distance}") # 切比雪夫距离 chebyshev_distance = chebyshev(x, y) print(f"切比雪夫距离: {chebyshev_distance}") # 余弦相似度 cosine_similarity = 1 - cosine(x, y) print(f"余弦相似度: {cosine_similarity}") # Jaccard 相似度 x_binary = np.where(x > 2, 1, 0) y_binary = np.where(y > 2, 1, 0) jaccard_similarity = jaccard_score(x_binary, y_binary) print(f"Jaccard 相似度: {jaccard_similarity}") # 汉明距离 hamming_distance = hamming(x_binary, y_binary) * len(x_binary) print(f"汉明距离: {hamming_distance}") ```
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