深度学习工作笔记002---曼哈顿距离_欧氏距离

最新推荐文章于 2024-01-24 22:16:36 发布
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本文介绍了曼哈顿距离的概念，它由赫尔曼·闵可夫斯基提出，常用于几何度量空间。曼哈顿距离是两点在坐标轴上的绝对轴距总和，又称出租车距离。在计算机图形学中，由于整数运算的效率和精度，曼哈顿距离在某些场景下优于欧氏距离。此外，文章提到了欧氏距离在浮点运算上的局限性。

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arcgis中曼哈顿距离、路网距离、near工具、Point Distance工具的使用
nj198624的专栏
11-08 9582
曼哈顿距离是度量那些路网类似纽约曼哈顿区(正北正南直东直西)距离。曼哈顿距离是x和y方向距离之和。欧氏距离是直角三角形中的弦, 曼哈顿距离为勾,股之和。 与式（2.1）一样，式（2.3）定义的曼哈顿距离只在一个较小地区内（例如一个城市）才有意义。 网络距离是基于实际路网(如公路网，铁路网)的最短路径（或最短时间或最小成本）距离，将在第2.2节中详细讨论。如果是栅格形路网，可以用曼哈顿距离近
昇思MindSpore学习笔记3-02热门LLM及其他AI应用--K近邻算法实现红酒聚类
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muren的专栏
07-03 1071
介绍了K近邻算法，记录了MindSporeAI框架使用部分wine数据集进行KNN实验的步聚和方法。包括环境准备、下载红酒数据集、加载数据和预处理、搭建模型、进行预测等。
深度学习理论方法-余弦相似度计算实战与欧几里得距离概述
weixin_30361641的博客
05-26 1344
借助三维坐标系来看下欧氏距离和余弦相似度的区别 从图上可以看出欧式距离衡量的是空间中各点之间的绝对距离，和点所在的位置坐标（即个体各维度的特征数值）直接相关，距离越小，两向量之间越相似；而余弦相似度衡量的是空间中两向量之间的夹角，体现的是方向上的差异，夹角越小（余弦相似度越大），两向量之间越相似。如果保持A点的位置不变，B点朝原方向延伸，那么这个时候余弦相似...
欧氏距离与深度学习的结合
AI天才研究院
01-04 1054
1.背景介绍 深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它主要通过模拟人类大脑中的神经网络来实现智能化的计算。在过去的几年里，深度学习已经取得了显著的成果，在图像识别、自然语言处理、语音识别等方面取得了突破性的进展。然而，深度学习算法的表现仍然受到一些限制，如过拟合、模型复杂性等。因此，在深度学习中，寻找有效的优化方法和性能提升的方法成为了一个热门的研究方向。 在这篇文章中，我们将讨论欧氏距离与深...
深度学习-距离计算
weixin_40934238的博客
02-13 1856
深度学习-距离计算目录前言一、向量距离与相似度1.常见的距离计算方式1.1闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）1.2 街市距离(曼哈顿距离)（Manhattan Distance）1.3 欧式距离/欧几里得距离（Euclidean distance）1.4 切比雪夫距离（Chebyshev Distance）1.5 海明距离（Hamming Distance）1.6 加权距离1.7 KL散度1.8 样本的规格化2.常见的相似度函数2.1 余弦相似度（Cosine Similarity）2.
欧氏空间
SimonChen
10-16 750
一句话总结：欧几里得空间就是在对现实空间的规则抽象和推广（从n<=3推广到有限n维空间）。 https://www.zhihu.com/question/27903807?sort=created
嵩天教授机器学习笔记整理
07-02
常用的距离计算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、马氏距离、夹角余弦等。 降维： 降维是无监督学习的一种常见应用。其目的是将高维数据降低到低维空间中，以便于数据的可视化和分析。常用的降维方法包括PCA、t-SNE等...
2017CS231n学习笔记1-图像分类
JIEER_Wu的博客
02-26 1815
文章目录2 图像分类2.1 数据驱动方法第一个分类器:最近邻分类器L1距离（曼哈顿距离）最近邻分类器Python代码2.2 K-最邻近算法L2距离（欧氏距离）k-Nearest Neighbor分类器（KNN）实际应用k-NN2.3 线性分类器 2 图像分类 2.1 数据驱动方法 步骤 step1：收集图像和标签的数据集Collect a dataset of images and labels...
人工智能专业深度学习课复习笔记
Loacat的博客
12-05 575
深度学习复习
《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第3章 k邻近邻法
weixin_42046845的博客
01-24 1278
《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第3章 k邻近邻法
计算两个向量间的欧氏距离_深度学习|L2归一化后欧拉距离的平方和cosine相似度等价...
weixin_39614146的博客
01-06 1824
先上结论： L2归一化后欧拉距离的平方与cosine相似度的关系为 ， 表示向量 和 的欧式距离， 表示向量 和 的cosine相似度。一、什么是L2归一化（L2 Normalization）？L2归一化就是对向量的每一个值都除以向量的平方和的开方，如下面的公式，向量归一化之后得到向量 。归一化之后的向量 中所有值都在 之间，且 。 假设我们有两个向量和，长度均为，它们都已经过...
深度学习如何进行图像距离计算若干问题解答
zhangduo113的博客
01-21 987
4.基于深度神经网络的特征提取：深度学习模型可以学习到图像的高级特征表示，通过提取图像的特征向量来进行距离计算。例如，可以使用预训练的卷积神经网络（如ResNet、VGG等）将图像映射为固定长度的特征向量，然后计算这些特征向量之间的距离，例如欧式距离或余弦相似度。3.余弦相似度：余弦相似度度量的是两个向量的夹角的余弦值，可以用来衡量两个图像之间的相似性。2.曼哈顿距离：曼哈顿距离也是一种常见的距离度量方法，特点是只考虑了两个图像对应位置像素值的差异，而未考虑其平方。
泛函分析笔记(五) 距离空间
战斗果冻的训练中心
10-24 2803
文章目录距离空间距离空间的性质连续性距离空间的完备距离空间的紧性 距离空间 设 X 为一个集合，函数 d:X×X→Rd: X\times X \to \mathbb{R}d:X×X→R 满足对任何 x,y,z∈Xx,y,z \in Xx,y,z∈X : d(x,x)=0d(x,x) = 0d(x,x)=0 且当 x≠yx\not ={ y}x​=y 时， d(x,y)>0d(x,y)>0d(x,y)>0 d(x,y)=d(y,x)d(x,y) = d(y,x)d(x,y)=d(y,x
高效算法：优化曼哈顿距离计算
AI天才研究院
12-27 1769
1.背景介绍 曼哈顿距离，也被称为纬度距离或Taxicab geometry，是一种计算两点距离的方法，通常在二维平面或三维空间中使用。它的定义是：从一个点到另一个点的曼哈顿距离，是沿着垂直于坐标轴的直线移动的最短距离的和。在二维平面中，曼哈顿距离公式为：$$ d = |x1 - x2| + |y1 - y2| $$ 其中，$(x1, y1)$ 和 $(x2, y2)$ 是两个点的坐标，$|x1...
谈谈距离度量方式：欧氏距离与余弦距离
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前因 在机器学习/深度学习的很多任务中，我们通常会面临着两个样本之间相似度的比较。通常常用的两种度量方式为欧氏距离与余弦距离，那么在什么时候用欧氏距离？什么时候用余弦相似度？他们之间的联系与区别在哪里呢？ 探索 在机器学习当中，通常以一组向量来表示样本 如上图所示，欧式距离是通过勾股定理来计算两个向量之间的距离： 余弦距离是计算两个向量之间夹角的余弦值： 通常用1-D(x,y)来表示余弦相似度。 分析： 首先谈谈区别，欧氏距离的范围是不确定的(没有经过归一化)，得到的值可能很大(最
相似度计算方法
qq_33761777的博客
10-21 638
几种方法 杰卡德系数 余弦相似度 皮尔逊系数 距离—欧氏距离，曼哈顿距离，明氏距离 有计算公式 更多系数
学习笔记5——距离度量（欧氏距离、马氏距离、闵氏距离、曼哈顿距离等）
daige123的博客
12-09 4525
参考：深度学习中常用的几种距离度量算法 - 简书 (jianshu.com) 常见的9种距离度量方法-电子发烧友网 (elecfans.com) 1.欧氏距离 欧式距离并不是尺度不变的，因此所计算的距离可能会根据特征的单位发生倾斜。通常，在使用欧式距离度量之前，需要对数据进行归一化处理。 此外，随着数据维数的增加，欧氏距离的作用也就越小。这与维数灾难（curse of dimensionality）有关。 用例：当你拥有低维数据且向量的大小非常重要时，欧式距离的效果非常好。如...
[曼哈顿Manhattan距离][1] 和 [欧氏Euclidean距离][2]csdn
机器学习-深度学习-图像处理-opencv-段子
03-09 3356
曼哈顿Manhattan距离 和 欧氏Euclidean距离ok 标签：数学 曼哈顿Manhattan距离 和 欧氏Euclidean距离ok 0. 各种距离及python实现 1.曼哈顿距离 2.欧式距离 我祝各位帅哥，和美女，你们永远十八岁，嗨嘿嘿~~~ 终于写完了，赞赏一下下嘛！ 0. 各种距离及python实现 1.曼哈顿距离 首先介绍一下曼哈顿，曼哈顿是一...
嵩天教授机器学习笔记：分类与sklearn应用
例如，鸢尾花数据集、手写数字数据集等，常用于聚类分析，如K-means方法，其中提到的常用距离计算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、马氏距离和余弦距离。DBSCAN算法则是一种基于密度的聚类方法。 3. 半监督学习：这是...
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