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欧氏距离-曼哈顿距离
自然语言处理之词移距离Word Mover's Distance
EarthMover’sDistance(EMD),和
欧氏距离
一样,他们都是一种距离度量的定义,可以用来测量某分布之间的距离。EMD主要应用在图像
a flying bird
·
2020-07-02 11:40
NLP
期望、方差、标准差、标准化、归一化
序我在看关于KNN的算法介绍里面的时候,提到
欧氏距离
的时候,说它的缺点的时候,提到了方差,提到了归一化、标准化。如果你也没明白,希望通过本文能理解这个含义。我对上来就直接贴一个数学公式感到头大。
bohu83
·
2020-07-01 18:57
数学
常用的几种距离的优劣
总之,稳定性不是很好
曼哈顿距离
曼哈顿距离
是两个特征在标准坐标系中绝对轴距之和(没有使用平方距离),又称街区距离。
ban2413
·
2020-07-01 18:30
K最近邻(KNN)算法原理和java实现
(4)距离的选择:可采用欧几里得距离,
曼哈顿距离
,等其他度量方法,一般
XiaoKanZheShiJie
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2020-07-01 14:28
1162. 地图分析
我们这里说的距离是『
曼哈顿距离
』(ManhattanDistance):(x0,y0)和(x1,y1)这两个区域之间的距离是|x0-x1|+|y0-y1|。如果我们的地图
MckinleyLu
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2020-07-01 11:10
leetcode
LeetCode 1162. 地图分析【最短路径、广度优先搜索】
我们这里说的距离是『
曼哈顿距离
』(ManhattanDistance):(x0,y0)和(x1,y1)这两个区域之间的距离是|x0-x1|+|y0-y1|。如果
海盐味的可爱多
·
2020-07-01 09:44
LeetCode
HDU4539-郑厂长系列故事——排兵布阵
根据以往的战斗经验,每个士兵可以攻击到并且只能攻击到与之
曼哈顿距离
为2的位置以及士兵本身所在的位置。
IT-LittleM
·
2020-07-01 06:40
动态-状态压缩
时间序列聚类
时间序列聚类通常分为三类:1、依时间点聚类:时间点上的相似度,
欧氏距离
2、依形状聚类:空间上的相似度,DTW3、依变化聚类:数据生成过程中的相似度,基于概率的距离,GMM,ARMA,mixture数据简化方面
我冬
·
2020-07-01 01:55
数据分类
时间序列聚类
numpy实现KNN代码
2.距离度量方式一般选择
欧氏距离
、
曼哈顿距离
或余弦相似度。3.决策准则一般分类用多数表决法,回归用平均法。一般情况下直接
_zhj
·
2020-06-30 16:30
机器学习
传统机器学习模型knn
给出已标注好的数据点i(i=1,…,n)的坐标(xi,yix_i,y_ixi,yi)以及类别tit_iti(取值为0或1)2.给出新加入点的坐标(x0,y0x_0,y_0x0,y0),计算它到每个标注点的距离(
欧氏距离
zhaoshu666
·
2020-06-30 15:36
机器学习两种距离——欧式距离和马氏距离
我们熟悉的
欧氏距离
虽然很有用,但也有明显的缺点。它将样品的不同属性(即各指标或各变量)之间的差别等同看待,这一点有时不能满足实际要求。
风翼冰舟
·
2020-06-30 12:05
算法搜集
机器学习
拉普拉斯矩阵/映射/聚类
什么是拉普拉斯矩阵拉普拉斯矩阵先说一下什么是拉普拉斯矩阵,英文名为Laplacianmatrix,其具体形式得先从图说起,假设有个无向图如下所示,其各个点之间的都有相应的边连接,我们用某个指标(这地方可以任意选择,比如
欧氏距离
于建民
·
2020-06-30 10:59
技术博客
多维尺度变换(Multidimensional scaling)
在可计量的多维尺度变换中,依据度量的距离标准是否是
欧氏距离
,分为经典多维尺度变换(classicalMDS)和非经典多维尺度变换(non-classicalMDS)。
yangsong95
·
2020-06-30 06:33
机器学习
图像基础、OpenCV入门4——图像边缘算法
欧氏距离
算法将当前像素与邻接的下部和右部的像素进行比较,如果相似,则将当前像素设置为白色,否则设置为黑色。
谢厂节_编程圈
·
2020-06-30 04:20
Python
图像处理
opencv
算法
三维
numpy
马氏距离详解
与
欧氏距离
不同的是,它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息,因
xjb329859013
·
2020-06-30 02:51
有关于python3.X.X中的power()函数的使用方法和细节
该函数在求
欧氏距离
较为常用,手写机器学习时候会用到比较多函数解释:---power(A,B):求A的B次方,数学等价于A^B---其中A和B既可以是数字(标量),也可以是列表(向量)分三种情况:1.A、
模糊包
·
2020-06-30 02:24
机器学习实战
python
R成精-机器学习分类算法
算法描述计算已知类别数据及中的点与当前点的距离;距离计算方法有"euclidean"(
欧氏距离
),”minkowski”(明科夫斯基距离),"maximum"(切比雪夫距离),"manhattan"(
Crazy_Rabbit
·
2020-06-29 23:05
Sklearn之数据预处理——StandardScaler
归一化有可能提高精度;一些分类器需要计算样本之间的距离(如
欧氏距离
),例如KNN。如
龙王.*?
·
2020-06-29 23:02
Sklearn
归一化
StandardScaler
机器学习
A non-local algorithm for image denoising理解及读书笔记
非局部均值的的突破在于它是将有噪声的图像改正而不是将噪声单独从图像中分离出来,它的基本思想是:当前像素点的灰度值与所有与其结构相似的像素点加权平均得到,确定权值系数则是:对于每一个像素点的权值,采用以该像素点为中心的图像子块与当前像素点为中心的图像子块之间的高斯加权
欧氏距离
来计算
wxz1120171495
·
2020-06-29 22:35
机器视觉与图像处理
欧几里得距离
定义在欧几里得空间中,点x=(x1,...,xn)和y=(y1,...,yn)之间的
欧氏距离
为向量x的自然长度,即该点到原点的距离为它是一个纯数值。在欧几里得度量下,两点之间线段最短。
yang__yang
·
2020-06-29 19:07
python运用sklearn实现KNN分类算法
注意该算法需要保存训练集的观察值,以此判定待分类数据属于哪一类k需要进行自定义,一般选取k<30距离一般用
欧氏距离
,即d=(x2−x1)2+(y2−y1)2d=\sqrt{(x_2-x
Sarah Huang
·
2020-06-29 14:32
Knn算法实现(鸢尾花数据集)
Knn分类算法,使用鸢尾花数据集进行测试二、算法分析目的:对一个新的数据点的标签做出预测算法思想:算法会在训练集中寻找与这个数据点距离最近的数据点,然后将找到的数据点的标签赋值给这个新的数据点本次算法采用
欧氏距离
计算法对不同数据点之间的距离进行计算三
言_
·
2020-06-29 14:56
编程作业
《机器学习实战》的学习笔记之KNN
KNN最常用的是欧式距离,它没有训练过程,直接就是分类常用的向量距离度量准则:欧式距离、
曼哈顿距离
、切比雪夫距离、马氏距离、巴氏距离、汉明距离、皮尔逊系数、信息熵,部分相关公式与python代码见:https
无宠不惊过一生
·
2020-06-29 08:03
《机器学习实战》
常用的向量距离公式
目录1、欧式距离2、
曼哈顿距离
3、切比雪夫距离4、马氏距离1、欧式距离欧几里得度量(educlideanmetric),指在m维空间中两点之间的真实距离,或者向量的自然长度,即该点到原点的距离。
无宠不惊过一生
·
2020-06-29 08:03
python
数据挖掘 第二章:数据
数据有哪些属性(详细解析),数据的经典统计方法相似度和相似性的度量(欧式距离、
曼哈顿距离
、闵可夫斯距离、切比雪夫距离)数据的属性(标题+解释)应用:数据的基本统计方法相似度、相异性(麦哈顿距离,相似性的度量
weixin_12345
·
2020-06-29 08:51
数据挖掘
唐人街神探2-2018-02-25
装X性名词装逼是社会刚需,人若不装逼和咸鱼有什么区别NYPD纽约市警察局,是美国最古老的行政机构之一曼哈顿计量方法
曼哈顿距离
距离的多种定义其中最有名的距离:欧式距离欧式距离:两点之间直线最短,即连线距离
曼哈顿距离
丨像我这样的人丨
·
2020-06-29 06:31
机器学习总结之——各种距离汇总
1、
欧氏距离
最常见的两点之间或多点之间的距离表示法,又称之为欧几里得度量,它定义于欧几里得空间中,如点x=(x1,…,xn)和y=(y1,…,yn)之间的距离为:(1)二维平面上
Greatpanc
·
2020-06-29 06:07
机器学习算法总结
算法工程师面试——机器学习,特征工程基础
为什么AUC可以不受正负样本比例影响哪些场景要用余弦相似度而不是
欧氏距离
,为何?离线测试很充分,为何还要A/B测试如
sixgold
·
2020-06-29 03:21
面试
算法
机器学习
面试
数据挖掘
python-相似度计算的三种常用方法
(1)相似度计算:用
欧氏距离
来计算。相似度用距离来衡量,距离越大,相似度越小;距离越小,相似度越大。(2)皮尔逊相关系数:这个参数用来度量两个向量之间的相似度。
AI专家
·
2020-06-29 03:01
机器学习
数据研发学习笔记07:利用Python对数据进行描述性统计
方差和标准差2.7DataFrame描述性统计3基本统计图3.1条形图3.2饼状图3.3折线图3.4直方图3.5散点图3.6分位数-分位数图4高级绘图4.1雷达图4.2词云图5计算数值属性的三种距离5.1
欧氏距离
Lynn Wen
·
2020-06-29 02:49
数据研发学习笔记
Python相关实用技巧
数据分析学习总结笔记
NN中常用的距离计算公式:欧式距离、
曼哈顿距离
、马氏距离、余弦、汉明距离
1、
欧氏距离
EuclideanDistance:2、
曼哈顿距离
Manhattan:3、Mahalanobis马氏距离马氏距离的浅显解释,见我的博文:https://blog.csdn.net/weixin
有石为玉
·
2020-06-29 02:42
机器学习
Python 实现 距离公式 欧式距离、余弦距离、
曼哈顿距离
欧式距离(EuclideanDistance)计算公式:(x1−x2)2+(y1−y2)2\sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2}(x1−x2)2+(y1−y2)2Python#计算
欧氏距离
Rp_
·
2020-06-29 02:45
数据分析
双边滤波
最重要的是,双边滤波的权重不仅考虑了像素的
欧氏距离
(如普通的高斯低通滤波,只考虑了位置对中心像素的影响),还考虑了像素范围域中的辐射差异(例如卷积核中像素与中心像素之间相似程度、颜色强度,深度距离等),
blank_downdowndown
·
2020-06-29 01:57
image
processing
【机器学习】几种相似度算法分析
最近开始研究推荐系统,其中常见的相似度算法有以下几种:1.欧几里得距离欧几里得度量(euclideanmetric)(也称
欧氏距离
)是一个通常采用的距离定义,指在m维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度
小新编程
·
2020-06-28 21:30
推荐系统
机器学习
浅谈路径规划算法(转载)
2.3衡量单位2.4精确的启发式函数2.4.1预计算的精确启发式函数2.4.2线性精确启发式算法2.5网格地图中的启发式算法2.5.1
曼哈顿距离
2.5.2对角
法相
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2020-06-28 21:04
开发技术
手推公式--马氏距离
手推公式--马氏距离距离公式马氏距离按
欧氏距离
计算:按马氏距离计算:距离公式距离用于评价点与点远近关系的数值。常用的距离公式有欧式距离、
曼哈顿距离
、马氏距离、余弦距离等。
倪四条
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2020-06-28 21:17
手推公式
图像处理之距离变换
基本思想根据度量距离的方法不同,距离变换有几种不同的方法,假设像素点p1(x1,y1),p2(x2,y2)计算距离的方法常见的有:1.欧几里德距离,Distance=2.
曼哈顿距离
(CityB
weixin_34370347
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2020-06-28 18:48
几种距离计算公式在数据挖掘中的应用场景分析
标签:数据挖掘/
曼哈顿距离
/欧几里得距离/皮尔逊相关系数/余弦相似度打开微信扫一扫,关注微信公众号【数据与算法联盟】转载请注明出处:http://blog.csdn.net/gamer_gyt博主微博:
weixin_34307464
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2020-06-28 16:31
简单快速比较图片相似度的算法
一、Simpleeuclideandistance,简单
欧氏距离
二、(Normalized)CrossCorrelation,交叉相关(归一化的)一种简单度量,可以用来比较图片的区域。
weixin_34259559
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2020-06-28 15:58
机器学习——几种距离度量方法比较
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>1.
欧氏距离
(EuclideanDistance)
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
weixin_33743248
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2020-06-28 04:13
HDU 6229 Wandering Robots(2017 沈阳区域赛 M题,结论)
若机器人当前位置为$(x,y)$,那么他下一个位置有可能为与当前格子
曼哈顿距离
为$1$的所有格子的任意1个。也有可能停留在原来的位置$(x
weixin_30851409
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2020-06-28 01:59
K-近邻算法(KNN)
即训练样本集,并且样本集中的每个数据都存在多个特征和标签,即我们知道样本数据和其所属分类,在我们输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征和样本集中的数据对应的特征进行比较,然后根据相应算法(本节选择的是
欧氏距离
weixin_30312557
·
2020-06-27 15:50
Python 3 利用 Dlib 实现摄像头实时人脸识别
0.引言利用Python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算特征值之间的
欧氏距离
,来和预存的人脸特征进行对比,判断是否匹配,达到人脸识别的目的;可以从摄像头中抠取人脸图片存储到本地
weixin_30258027
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2020-06-27 15:18
机器学习_基于距离的算法KNN与K-Means
当p=1时,是
曼哈顿距离
当p=2时,是
欧氏距离
当p→∞时,是切比雪夫距离 当p
xieyan0811
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2020-06-27 10:06
机器学习-机器学习试题(一)
试题试题1:已知坐标轴中两点A(2,−2)B(−1,2),求这两点的
曼哈顿距离
(L1距离)。答案:7。向量AB(-3,4),L1是向量中非零元素的绝对值和。
JustInToday
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2020-06-27 07:09
机器学习
数据挖掘之分类算法---knn算法(有matlab例子)
算法是一种懒惰算法.它并非像其他的分类算法先通过训练建立分类模型.,而是一种被动的分类过程.它是边测试边训练建立分类模型.算法的一般描述过程如下:1.首先计算每个测试样本点到其他每个点的距离.这个距离可以是
欧氏距离
poetliu
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2020-06-27 05:03
分类
聚类
UESTC 第五届ACM趣味程序设计竞赛第四场(正式赛) 解题报告
本文只将我自己的解法公布,标准题解请等待官方正式题解报告(暂无E题题解,欢迎补充)ProblemAPoliceandtheThief博弈论+乱搞首先我们定义Police和Thief之间的
曼哈顿距离
dis
Allen_3_ysj
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2020-06-27 05:55
ACM_UESTC
Contrastive Loss,Triplet Loss
contrastiveloss的表达式如下:其中d=||an−bn||2,代表两个样本特征的
欧氏距离
,y为两个样本是否匹配的标签,y=1代表两个样本相似或者匹配,y=0则代表不匹配,margin为设定的阈值
走投无路的乐乐
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2020-06-27 04:13
计算机视觉整理
深度学习
机器学习
马氏距离-Mahalanobis Distance
与
欧氏距离
不同的是它考虑到各种特性之间的联系与
欧氏距离
不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息,因为两者是有关联的)并且是尺度无关的(scale-invariant
Bupt_Luke
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2020-06-27 04:46
数学题
马氏距离
什么是马氏距离
DTW算法
dtw算法主要针对序列匹配提出的,尤其是当序列出现一定的飘移,
欧氏距离
度量就会失效。dtw常用在语音匹配当中,在图像处理里面也有一定的应用。
逆水之天
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2020-06-26 21:14
python
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