ML中相似性度量算法

最新推荐文章于 2024-10-17 21:24:58 发布
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分类专栏： Machine Learning

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AI邂逅你的兴趣相似者 - KNN推荐算法解析
洛阳泰山的博客
03-27 890
KNN（k-近邻）是一种简单而有效的机器学习算法。在推荐系统中，KNN算法能够将一个用户未浏览或未购买的商品与其他用户喜欢或购买的商品进行比较，并预测该用户是否会喜欢或购买该商品。下文将详细介绍KNN推荐算法的实现方法。
ML：结构化数据(文本/图像)计算相似度常用十类方法(余弦相似性、皮尔逊、闵可夫斯基距离/曼哈顿距离/欧氏距离/切比雪夫距离、马氏距离、汉明距离、编辑距离、杰卡德相似系数、相对熵/KL散度、Helli
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
12-02 4451
​ ML：结构化数据(文本/图像)计算相似度常用十类方法(余弦相似性、皮尔逊、闵可夫斯基距离/曼哈顿距离/欧氏距离/切比雪夫距离、马氏距离、汉明距离、编辑距离、杰卡德相似系数、相对熵/KL散度、Hellinger距离、贝叶斯公式距离)简介、代码实现 目录 相似度 相关文章 ML之Hash_EditDistance&Hash_HammingDistance&Hog_HanMing&Cosin&SSIM：图片相似性判别—基于输入图片利用多种算法进行
SAM相似度度量的方法
11-05
SAM相似度方法，是一种主要用于计算光剖的相似度方法，在很多文献中都有提到，这的光谱指的是 拉曼光谱
ML中相似性度量和距离的计算
weixin_33939843的博客
03-02 463
前言 Github: github.com/yingzk/MyML 博 客: www.yingjoy.cn/ 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别...
常用的相似性度量算法
giaming的博客日志
10-10 870
Minkowski距离 Minkowski距离是基于LpL_pLp​范数定义的，即 Lp(A,B)=∣∑i=1n∣ai−bi∣p∣1p L_p (A,B) = \left| \sum_{i=1}^n |a_i - b_i|^p \right|^\frac{1}{p} Lp​(A,B)=∣∣∣∣∣​i=1∑n​∣ai​−bi​∣p∣∣∣∣∣​p1​ 如果p=1,那么L1(A,B)L_1(A,B)L1​(A,B)称为街区距离，表达如下： L1(A,B)=∑i=1n∣ai−bi∣ L_1(A,B) =
常见的相似性度量方法
Swift's Blog
09-14 669
有如下几种计算相似性方法：more。
ML.NET Model Builder 中的句子相似性
dotNET跨平台
04-28 408
ML.NET 是一个面向 .NET 开发人员的开源跨平台机器学习框架，可将自定义机器学习模型集成到 .NET 应用中。新版本的 Model Builder 现已发布！有什么新变化？以下是此版本的亮点。您可以在 Model Builder 发行说明中找到所有更改的列表。要开始使用这些新功能，请安装或升级到最新版本的 Model Builder 16.14.4 或更高版本。Model Builder中...
聚类&相似性度量
YaoTian_ml的博客
06-09 1万+
聚类属于无监督学习，目的是通过得到的类来发现数据的特点或者对数据进行处理。在数据挖掘和模式识别领域有广泛的应用。层次聚类和k均值聚类是最常用的两种聚类算法。 聚类需要根据样本特征的相似度或者距离来作为是否归属于某一类的依据，也就是相似的样本归为一类，不相似的样本不归为一类。 度量样本特征的相似度或者距离有多种方式： 闵科夫斯基距离： a、当p=1时，称为曼哈顿距离： ...
Spark MLlib模型训练—聚类算法 K-means
09-05 8704
K-means 聚类算法的核心思想是最小化簇内数据点到簇中心的平方距离和。初始化：随机选择 ( k ) 个数据点作为初始簇中心。分配数据点：将每个数据点分配到与其距离最近的簇中心所在的簇。更新簇中心：重新计算每个簇的中心，即所有属于该簇的数据点的均值。重复步骤 2 和 3，直到簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。K-means 聚类算法是一种经典且广泛应用的无监督学习算法，通过将数据点划分为 k 个簇，达到数据点在簇内相似、簇间差异的效果。
ML.NET中的经典算法解析：聚类算法
聚类算法是一种无监督学习方法，旨在将数据集划分为若干组，使得同一组内的数据点彼此相似，而不同组之间的数据点差异较大。聚类算法可以帮助我们发现数据中隐藏的模式和规律，对数据进行归类和分析。 ### 1.2 聚类...
计算两个词语的相似度
10-08
计算两个词语的相似度,例如gem和jewel，适用于wordnet中的词语
论文研究-异质信息网络中相似性度量算法的研究与改进 .pdf
08-16
异质信息网络中相似性度量算法的研究与改进，未翠翠，张成文，本文基于异质信息网络进行了异质结点间相似性度量算法的研究，分析现有算法的原理并总结了各个算法的优缺点。针对AvgSim算法在含有
【机器学习】相似度度量方法总结
qq_41340996的博客
05-18 2402
相似性度量 描述样本之间相似度的方法有很多种，一般来说常用的有相关系数和欧式距离。 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的，甚至关系到分类的正确与否。 欧式距离 曼哈顿距离 切比雪夫距离 闵可夫斯基距离 标准化欧氏距离 马氏距离 夹角余弦 汉明距离 杰卡德距离&杰卡德相似系数 相关系数&相关距离 信息熵 1.欧式距离 平方、求和、开
【AI知识】距离度量和相似性度量的常见算法
最新发布
想买很多漂亮衣服但是买不起的博客
10-17 1034
本文介绍一些AI中常见的距离度量和相似性度量算法
20种数据相似性计算方法
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技术备忘录
08-30 1万+
不同的相似性计算方法适用于不同类型的数据和问题。在选择相似性计算方法时，需根据数据的特性、问题的定义以及所关注的数据特点来做出合适的选择。本文归纳了20种数据相似性计算方法以及它们的特点和适用场景，并给出了参考python实现。
千言数据集：文本相似度——数据读取部分
zxc123qwer的博客
01-11 1052
以下学习笔记来源于 Coggle 30 Days of ML（22年1&2月） 链接：https://coggle.club/blog/30days-of-ml-202201 比赛链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/45/0/task-definition 赛题介绍 文本相似度旨在识别两段文本在语义上是否相似。文本相似度在自然语言处理领域是一个重要研究方向，同时在信息检索、新闻推荐、智能客服等领域都发挥重要作用，具有很高
自然语言处理3——句子相似度
Vicky_xiduoduo的博客
09-29 906
句子相似度表示：欧式距离，余弦相似度、TF_IDF、word2vec
​【机器学习】数据科学中 17 种相似性和相异性度量(上)
fengdu78的博客
01-08 1665
本文解释了计算距离的各种方法，并展示了它们在我们日常生活中的实例。限于篇幅，便于阅读，将本文分为上下两篇，希望对你有所帮助。"There is no Royal Road to Geome...
词语相似度计算：6、实验报告
mmc2015的专栏
03-21 4960
词汇相似度计算报告 摘要 1 一、简介 2 二、工具和资源说明 5 三、实验方法 5 3.1、方法1 5 3.2、方法2 6 3.3、方法3 6 3.4、方法4 7 3.5、方法5 7 3.6、方法6 8 四、结果比较与分析 8 五、结论与讨论 12   摘要：词汇相似度计算是MLP领域最基本的任务，也是其它更上层（词语消歧、句子翻译、文章摘要）工作的基础。另一方面，从
Forel算法在聚类分析中的应用演示
聚类是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的样本根据某些相似性度量标准分成若干组或“簇”，使得组内的样本相似度高，而组间的相似度低。聚类分析广泛应用于市场细分、社交网络分析、组织生物信息学数据、图像分割...
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