连续空间和离散空间的距离基础

最新推荐文章于 2023-12-08 10:20:47 发布
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分类专栏： 基础知识 文章标签： 算法
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一、闵可夫斯基（Minkowski）距离（明氏距离）：适用于多维连续空间中两个点位置的判断。每个空间内的数值必须是连续的。这一类距离包括：Euclidean欧几里得距离（欧氏距离），曼哈顿（Manhattan）距离，切比雪夫距离。

连续n维空间中的2点：，, 之间的明氏距离为。

当

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深度强化学习&连续空间5.1 | 离散空间与连续空间
ASKCOS博客
03-08 3914
离散空间表示有限的动作和状态 我们可以将任何状态和动作函数表示为字典或者查询表，字典中key为表示的状态，value为值；查询表每行对应为状态，每列对应为动作 连续空间是一定范围内的值，通常是实数 在值迭代中for循环遍历每个状态并更新相应的估值，这是在连续的状态空间中不可能的，loop将不会停止； 在Q-learning中，我们对状态S‘的所有潜在动作执行max运算，如果动作是连续的，这将不可执行 很显然我们需要改变表示法或者算法来处理连续空间，可以使用离散化和函数逼近 ...
第九章 聚类
随笔
04-22 1173
文章目录题9.19.2(只有理解，无证明)9.39.4（待补）9.59.69.79.89.99.10（待补） 题 9.1 9.2(只有理解，无证明) Hausdorff距离量度度量空间中真子集之间的距离。所谓度量空间，也就是一个集合，其中任意元素之间的距离可定义；真子集就简单理解成一组有限（可以是无限）数目的元素（点）集合。因此，Hausdorff距离可以理解成一个点集中的点到另一个点集的最短...
数据分析-数据挖掘基础-样本距离度量
ITLiu的博客
03-27 1489
样本距离度量及python实现
Fluent求解器——空间离散化方法
热门推荐
Ronko_G的博客
04-19 1万+
主要介绍Fluent中的各种离散化方法。
泛函分析笔记01：距离空间的基本概念
lanlingmuzichun的博客
09-18 1748
本文主要介绍距离空间、数列敛散性和函数连续性的定义，并给出常见的距离空间。
第5章 空间离散化和参数赋值
最新发布
weixin_44259522的博客
12-08 1887
我可以被限制在一个核桃壳里，却算自己是无限空间的国王。——《哈姆雷特》，第二幕第二场在前面的章节中，我们介绍了将问题域离散化为在有限差分（FD）网格中定义单元/块或在有限元（FE）网格中定义元素的节点的概念。本章重点讨论了空间离散化和将初始参数值分配给网格/网格的过程。时域离散化在第7.6节中讨论。
离散拓扑空间中的一些性质 (2011年)
06-13
7. **度量化** - 离散空间可以很容易地赋予一个度量，例如，定义距离d(x,y)为0当x=y，1当x≠y。这种度量使得每个点的邻域是只有该点自身的集合，与离散拓扑一致。 8. **可数性** - 对于可数集合，如自然数集N，赋予...
电力系统连续体和离散模型中机电扰动传播的一致性研究.pdf
09-01
具体来说，连续体模型在较大空间尺度上可视为离散模型的近似表示，它能够有效地捕获电力系统中机电扰动传播的基本动态特征。这一发现对于理解电力系统的全局动态行为具有重要意义，尤其在预测和控制大规模电网中的...
为什么将连续性特征离散化？
qq_45734454的博客
11-08 2084
在学习机器学习中，看过挺多案例，看到很多人在处理数据的时候，经常把连续性特征离散化。为此挺好奇，为什么要这么做，什么情况下才要做呢？ 一、离散化原因 数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。 连续特征离散化的本质是：决定选择多少个分割点和确定分割点的位置。 分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。 数据离散化的原因主要有以下几点： 1、算法需要 比如决策树、朴素贝叶...
向量距离汇总(连续值与离散值)，Latex与Python实现
呆萌的代Ma
04-17 2069
文章目录1. 闵可夫斯基距离 Minkowski Distancep=1时 曼哈顿距离 Manhattan Distancep=2时 欧氏距离 Euclidean Distance标准化欧氏距离Standardized Euclidean Distancep->∞ 切比雪夫距离 Chebyshev Distance2.余弦相似度 Cosine Similarity修正余弦相似度 Adjusted Cosine Similarity3.皮尔逊线性相关系数 Pearson Correlation Coef
【拜小白的机器学习】6-机器学习中几种距离相似性度量方法
拜小白的成长之路，告别小白
06-29 1524
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(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，...
强化学习（六） - 连续空间中的强化学习(RL in Continuous Spaces)及相关实例
Stan_Fu的博客
10-09 1万+
6.1 离散空间和连续空间 在之前的实例中，状态和动作的数量受到限制。使用小的，有限的马尔可夫决策过程（MDP），可以用表，字典或其他有限结构来表示动作值函数。 例如，考虑下面的非常小的gridworld。假设世界有四个可能的状态，并且代理有四个可能的操作可供使用（上，下，左，右）。您在前面的课程中了解到，我们可以在表中表示估计的最佳操作值函数，每个状态对应一个行，每个动作对应一个列。我们将此表称为Q表。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BnBR6zFE-16
机器学习中常用的距离
qq_39197555的博客
03-18 549
1 距离公式的基本性质 2 常见的距离公式 2.1 欧式距离(Euclidean Distance)： 欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法，我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。 举例: X=[[1,1],[2,2],[3,3],[4,4]]; 经计算得: d = 1.4142 2.8284 4.2426 1.4142 2.8284 1.4142 2.2曼哈顿距离(Manhattan Distance)： ...
强化学习总结——对于离散空间
Yawen1的博客
05-21 5883
什么是强化学习？强化学习（reinforcement learning）是一种重要的机器学习方法。所谓强化学习就是智能体从环境到行为映射的学习，目标是最大化期望积累奖励。强化学习广泛应用于无人驾驶汽车，棋类游戏和机器人等领域当中。强化学习不属于监督学习，也不属于非监督学习。基本概念阶段性任务：智能体与环境的互动在一个特定的时间步T结束连续性任务：智能体一直与环境互动没有限制强化学习目标：最大化期望...
连续状态空间表达式-＞离散的状态空间表达式
野生猿-群号1025127672
07-17 1万+
连续状态空间表达式 转换为：离散的状态空间表达式 计算数学模型一般是连续的，但是编程去控制这个系统时，只能周期性地去控制它（控制周期为△t），这样预测系统下一周期的状态，最好用离散表达式。 假设某连续系统的状态表达式为： 、 把上式改为离散形式，可得： 把上式整理为离散表达式的标准形式： ...
连续存储空间和非连续存储空间
weixin_42072280的博客
10-20 3847
连续存储空间和非连续存储空间   DOS时代的内存管理是粗放的，同时其基本特点是：连续存储空间分配。物理上的空间连续性是内存定位所必须的。 详细的说，内存空间有所谓的逻辑空间和物理空间之分。   （1）当编写一段程序的时候，程序员所面对的是逻辑空间； 当把程序所对应的最终的可执行代码调入内存后，程序（进程）所面对的是物理空间。 （2）在C...
连续系统离散化_连续系统状态空间模型
weixin_39663360的博客
12-16 970
多自由度振动体系的状态空间模型连续系统状态空间模型根据结构动力学理论， 自由度系统的动力学方程为[^1] 其中， 为质量矩阵， 为阻尼矩阵， 为刚度矩阵。 表示某一时刻的位移， 表示某一时刻作用在各自由度上的激励外力。 是表示外力作用位置的矩阵。若 ，则 为单位矩阵。式(1)左乘 并移项可得： 引入系统的状态向量 那么式(1)和(2)可写成一阶微分方程的形式： 其中 分...
距离和相似度度量
weixin_30824277的博客
04-26 190
在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，这里整理罗列下。 　　为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1, x2, x3, … xn），Y=（y1...
明氏距离
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11-25 1万+
明氏距离： 明可夫斯基距离（Minkowski Distance）的简称，也被称为闵氏距离。定义的并不是一种距离，而是一组距离。 定义：两个n维变量与间的明氏距离定义为：             ，其中p是一个变参数。 当p=1时，明氏距离即为曼哈顿距离； 当p=2时，明氏距离即为欧氏距离； 当时，明氏距离即为切比雪夫距离。 曼哈顿距离： Manhattan Distance，又叫
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