清弦墨客的博客

本文对机器学习领域的诸多距离公式抽丝剥茧，从闵可夫斯基距离的多元统一，到欧氏、曼哈顿、切比雪夫距离的直观呈现；从夹角余弦、汉明距离、杰卡德距离的独特视角，再到兰氏、马氏距离的精妙度量，各公式特色鲜明。Python 实现借助 Numpy、Scipy 等库，代码简洁高效，为算法落地铺就道路。在应用中，聚类、分类、文本挖掘等场景各取所需，不同距离度量成为挖掘数据价值的关键工具。展望未来，随着数据量呈指数级增长、维度持续攀升，传统距离度量面临挑战。

网格搜索的原理、方法与步骤

交叉验证在机器学习模型评估、调参和特征选择等方面具有重要的作用。通过不同类型的交叉验证方法，我们可以根据数据集的特点和问题的需求，灵活地选择合适的方法来优化模型，提高模型的质量和可靠性。在实际应用中，我们应该充分理解各种交叉验证方法的原理和适用场景，合理地运用它们来解决实际问题。