(目录) 欧式距离 欧式距离也称为欧几里得距离或者欧几里得度量，是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧式距离就是两点之间的距离。 二维： x = \(\sqrt{(x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2}\) $（x_2,y_2）$到原点的欧式距 ...
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2021-01-25 10:51:37
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零、背景简介 Word Embedding可有效表示不同词间的语义相似度（通常用欧式或余弦距离计算），使用BOW(Bag of words)或TF-IDF也能有效表示文档内不同关键词间的距离，但是上述2种方法在表示不同文档间的语义相似性时就显得不那么好用了。因此作者提出基于Word Embeddin ...
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2020-06-08 00:48:54
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最近刚好用到距离相关的知识，于是过来回顾记录一下 ~~~ 相信大家都非常熟悉欧拉公式了，从小到大使用的最多的距离公式，比如两点之间的距离、点到直线的距离等。 如今，在机器学习等领域，还有一些其他的公式也应用的非常广，例如曼哈顿距离、余弦距离、马氏距离等。 这些距离部分直观表示如下： 其中，每个距离都 ...
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2020-04-17 20:04:50
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自然语言处理入门基础 1 数学基础 （1）线性代数 向量、 矩阵、距离计算（余弦距离、欧式距离、曼哈顿距离、明可夫斯基距离、切比雪夫距离、杰卡德距离、汉明距离、标准欧式距离、皮尔逊相关系数） （2）概率论 随机试验、条件概率、全概率、贝叶斯定理、信息论 （3）统计学 图形可视化（饼图、条形图、热力图 ...
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2020-01-19 12:39:31
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1. 几种相似度 1.1 Jaccard系数 杰卡德系数(Jaccard index) , 又称为Jaccard相似系数（Jaccard similarity coefficient）,用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。 1.2 余弦相似度 余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹 ...
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2020-01-13 18:08:09
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参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40236865 ，但最后观点不同 faiss是Facebook开源的用于快速计算海量向量距离的库，但是没有提供余弦距离，而余弦距离的使用率还是很高的，那怎么解决呢 下面是实验结果 分析：第一份结果（横线隔开），是仅用IndexFlat ...
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2019-12-31 14:33:04
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一、概述 训练语料来源：维基媒体 https://dumps.wikimedia.org/backup index.html 汉语数据 用word2vec训练词向量，并用所学得的词向量，计算 pku_sim_test.txt 文件中每行两个词间的余弦距离作为两词相似度，并输出到文件中。 二、数据准备 ...
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2019-12-27 23:35:37
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1. 欧氏距离(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。 二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: ...
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2019-12-02 18:35:57
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在数据挖掘中，无论是对数据进行分类、聚类还是异常检测、关联性分析，都建立在数据之间相似性或相异性的度量基础上。通常使用距离作为数据之间相似性或相异性的度量方法，常用的度量方法有欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、汉明距离、余弦距离、马氏距离、Jaccard系数、相关系数、信息熵。 欧... ...
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2019-10-17 11:58:52
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[TOC] 机器学习中的距离 机器学习任务中，常用的距离公式有以下几种： 1. 欧式距离（又称欧几里得距离） 2. 曼哈顿距离（又称城市街区距离） 3. 切比雪夫距离 4. 闵氏距离（又称闵可夫斯基距离） 5. 标准化欧式距离 6. 余弦距离 （一）欧式距离 公式： $$ d = \sqrt{(a ...
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2019-10-12 01:35:26
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