
距离度量
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凌风探梅
这个作者很懒,什么都没留下…
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距离度量
FROM:ML 07、机器学习中的距离度量机器学习算法 原理、实现与实践 —— 距离的度量 声明:本篇文章内容大部分转载于July于优快云的文章:从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法,对内容格式与公式进行了重新整理。同时,文章中会有一些对知识点的个人理解和归纳补充,不代表原文章作者的意图。1. 欧氏距离转载 2015-03-12 09:30:46 · 1701 阅读 · 0 评论 -
各种距离的解释
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement),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,甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录:1.欧氏距离2.曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6转载 2017-02-21 13:56:43 · 1188 阅读 · 0 评论 -
相似度计算方法
相似度计算方法在刘军编写的《Hadoop大数据处理》截了两张图:转载 2016-04-25 09:45:49 · 1023 阅读 · 0 评论