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
AI天才研究院
08-25 255
作为一名优秀的人工智能研究者、创新者、工程师，我希望通过自己的见解和知识帮助更多的科研工作者、实践者、以及爱好者了解人工智能相关的前沿技术。随着技术的不断更新迭代，自然语言处理、计算机视觉、机器学习、深度学习等领域技术正在飞速发展。但是由于这些技术涉及到许多计算机基础概念、算法原理和实际应用场景，因此对于初学者来说并不是那么容易上手的。而本文所涉及的算法知识点较多，所以相对而言比较难于理解。
深度学习中的数学（二）——线性代数
wa1tzy的博客
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文章目录一、理解线性1.1 线性方程组1.2线性代数的角度理解过拟合1.3 线性可分与线性不可分1.3.1 与（&）、或（|）、抑或（^）1.4 张量1.5 范数 一、理解线性 1.1 线性方程组 AX=B 1.2线性代数的角度理解过拟合 过拟合：参数量过多，数据过少（这里数据等价了） 解决：减伤参数量，增加数据量 正常情况： 欠拟合：参数量过少，数据过多（这里不等价） 解决：增加参数量 1.3 线性可分与线性不可分 线性可分的定义： 线性可分就是说可以用一个线性函数把两类样本分开，比如二
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
LJM1200的博客
10-09 3749
这里圆的拟合涉及到的是最小化的问题，对于最小二乘圆，所求的就是残差的平方和最小。在产品几何量领域中，从两点测量到多点测量，特别三坐标测量机扫描技术不断的进步，蔡司VAST GOLD,VAST XT主动扫描探头在恒测力情况下出色的扫描性能，在探头内部自动调节测力，使探针弯曲参数在任意曲率表面都能表现出一致，从而可以产生超高速的测量体验，也为我们复现工件的原貌提供了更多准确的点，使我们的计算不再基于元素的最少点数。'L-BFGS-B'（有约束的拟牛顿法）：基于 BFGS 的优化方法，适用于带有边界约束的问题。
详解曼哈顿距离&欧式距离&切比雪夫距离
NGoairpy的博客
01-15 5665
最简单版的曼哈顿距离
常用的几种距离的优劣
ban2413的博客
12-10 1594
欧式距离 欧式距离想必很熟悉了，就是两个特征向量长度平方和的平方根嘛 优势：简单直观 劣势：若某些特征比其他特征值大很多，精度就会比较差。此外，若有很多特征值为0，也就是所谓的稀疏矩阵，结果也不准确。总之，稳定性不是很好 曼哈顿距离 曼哈顿距离是两个特征在标准坐标系中绝对轴距之和（没有使用平方距离），又称街区距离。 优势：在某些情况下具有更高的稳定性 劣势：若数据集中某些特...
统计学知识
Lemon_ZL的博客
09-25 1万+
1.交叉分析表 当需要分析多个变量之间，一个变量是否对其他变量的取值存在影响，分析变量之间是否存在相关关系叫交叉表分析。 检验方法： 卡方检验，检验行列之间是否相关 列联系数，用于名义变量之间的相关系数。表征变量之间的相关性强弱。0~1，0代表不相关；1代表相关性强 皮尔逊卡方，似然比，线性关联三种检验结果，皮尔逊卡方常用在二维表中对行变量和列变量进行独立性假设检验，似然比用于对数据线性模型的检验。 实验目的：为分析”实验准备“情况与评价结果的关系。 三种检验方法显著性水平都小于0.05，
数据挖掘与机器学习
Winyar的博客
07-21 4649
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
h1552347193的博客
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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
ab524100的博客
06-27 1149
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？
余弦分析：使用最小二乘法将余弦曲线拟合到时间序列-matlab开发
06-01
描述： 余弦分析使用最小二乘法将正弦波拟合到时间序列。 余弦分析常用于分析表现出可预测节律的生物时间序列。 这方法可以用于不等间隔的时间序列。 遵循时间序列的余弦分析，如纳尔逊等人。 “余弦节律方法” Chronobiologica。 1979. 请参考参考。 输入： t - 时间序列y - 时间 t 的系列值w - 周期长度，由用户根据时间的先验知识定义系列alpha - 用于置信区间计算的 I 类错误。 通常设置为 0.05，对应于 95% 的置信区间 注意：统计工具箱仅用于计算指定 alpha 处样本数量的 t 和 F 分布。 这些值可以从表中获取并手动插入到代码中，从而否定统计工具箱的使用。
数学之美3 - 线代篇
Flyingfish
05-26 3773
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欧氏距离
05-16 2351
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
最小二乘法的本质是什么？
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TechArtisan6的博客
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最小二乘法入门
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线性回归试图学得 使得约等于 如何确定w和b是解决这个问题的关键。 均方差是回归任务中常用的性能度量，因此我们可以试图让均方误差最小化，即 均方差具有非常好的几何意义，对应了常用的欧几何距离，基于均方差最小化来进行模型求解的方法称为最小二乘法。在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条直线，使所有样本到直线的欧式距离之和最小。 我们定义了一个损失函数，我们尽量使损失函数值最小，也就是上面说的均方差最小。通过不断拟合，我们最终求得k,b值，使用最小二乘法算法求拟合直线完成 代码.
最小二乘法(least squares)
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zjm750617105的专栏
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都忘了，再回顾一下： 参考知乎 https://www.zhihu.com/question/20447622 该问题下面的部分回答：建议有时间的把问题下面的所有答案都过一遍，这样可以通过不同的切入点来更好的理解。最小二乘法，也叫最小平方法，在古汉语中“平方”称为“二乘”，“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小。（记得赟哥解释过，这个方法起源于日本，就直接拿过来用
Torch和Numpy之——最小二乘法与余弦相似度
ssunshining的博客
07-25 1061
最小二乘法和余弦相似度
随机选择/下载一个数据集，或生成一些数据 1.绘制盒装图、柱状图、散点图、折线图等 2.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
最新发布
10-11
随机选择或下载数据集通常可以在很多在线资源上完成，例如Kaggle、UCI Machine Learning Repository或者是GitHub上的各种数据仓库。在Python中，你可以使用pandas库加载CSV文件，比如`pd.read_csv('data.csv')`。 绘制图表方面，Python的matplotlib库可以绘制各种图形，如`plt.boxplot(data)`, `plt.bar(x, heights)`等。Scikit-learn库中的`pairwise_distances()`函数能帮助计算多种距离，如： ```python from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances, manhattan_distances, chebyshev_distance import numpy as np # 示例数据 data = np.random.rand(10, 2) # 欧式距离 euclid_dist = euclidean_distances(data) # 曼哈顿距离 manhat_dist = manhattan_distances(data) # 切比雪夫距离 cheby_dist = chebyshev_distance(data) for dist_name in ['euclidean', 'manhattan', 'chebyshev']: print(f"{dist_name} distance matrix:\n{getattr(distances, dist_name)(data)}") 计算相似度，例如余弦相似度，可以使用TfidfVectorizer或CountVectorizer配合scipy的cosine_similarity： ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from scipy.spatial.distance import cosine vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus) similarity_scores = 1 - cosine(tfidf_matrix[0], tfidf_matrix[1]) ``` 对于Jaccard相似度和汉明距离，它们一般用于集合和序列的比较，可以使用`sklearn.feature_extraction.text`中的`jaccard_score()`和`hamming_loss()`函数： ```python from sklearn.metrics.cluster import jaccard_score, adjusted_rand_score def calculate_jaccard(a, b): return jaccard_score([a], [b]) # 使用类似方法计算其他相似度和损失 ```
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