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欧氏距离-曼哈顿距离
HDU-2732 Leapin' Lizards(建图+dinic最大流)
每组样例的第一行为n和d,n代表图有多少行,d代表蜥蜴最多能跳多远(距离为
曼哈顿距离
)。接下来输入两个矩阵,分别代表石柱能承受多少次跳跃和蜥蜴在哪些石柱上(L代
柒梓木宀
·
2020-06-26 13:44
最大流
机器学习中应用到的各种距离介绍(附上Matlab代码)
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.马氏距离7.夹角余弦8.汉
悟乙己
·
2020-06-26 10:22
机器学习︱R+python
距离
代码
距离及相似度度量方法
1.
欧氏距离
(Euclideandistance)描述这是最常见的两点之间距离度量表示法,即欧几里得度量。我们小学、初中和高
狮子座明仔
·
2020-06-26 09:45
Algorithm
ML
基站选址
网格中还有B个通讯公司,维护基站的代价是基站到最近的一个通讯公司的路程(路程定义为
曼哈顿距离
)。在网格中建立基站的总代价是用户通讯代价的总和加上维护基站的代价,最小总代价。
RISKYHE何小河
·
2020-06-26 05:40
hiho
pytorch动手实现——K近邻算法
可以采用
欧氏距离
、
曼哈顿距离
。分类决策规则:往往采用多数表决。pytorch
图灵的喵
·
2020-06-26 04:57
pytorch机器学习动手实现
pytorch
机器学习
KNN
Mnist
论文笔记:Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis
对于所有最简单的图像数据集,使用
欧氏距离
的聚类完全失效。本文希望找到一种方案,可以联合解决特征空间学习与聚类关系判别。基于此本文提出了一种深度嵌入聚类方法(Deepembed
饮冰l
·
2020-06-26 02:46
图与生成模型
机器学习
聚类
人工智能
深度学习
算法
Python爬虫:猫眼电影反爬—动态字体处理(2020)
目前推测其原因是因为
欧氏距离
在对于(-1,0)和(0,1)这种数据计算结果差异不大的原因。有精度需求的建议改用别的距离计算算法。前言在百度「猫眼电影字体反爬」的时候,发现大多数热门的文章已经不管用了。
Deny(德尼)
·
2020-06-26 01:07
Python
花老湿OpenCV学习:双边滤波
双边滤波: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),在计算中心像素的时候同时考虑这两个权重
花老湿
·
2020-06-25 22:15
OpenCV学习
K-means聚类算法 伪代码 python3代码
K-means算法介绍链接:模式识别—聚类分析K-means伪代码计算两个点之间的欧式距离defcalcluate_distance(core:tuple,dot:tuple):"""计算两个点之间的
欧氏距离
柯少又来秀了
·
2020-06-25 20:32
模式识别
机器学习 使用交叉验证为KNN调优参数
#KNN的距离算法使用的是
欧氏距离
即算空间中点的距离(根号下的差的平方和)#要注意的是knn算法是需要做标准化处理的#API:(参数:n_neighbors=5)默认使用5个邻居邻居的数量对算法的结果有影响数量越大则要判断的点越多
向阳的野草
·
2020-06-25 19:08
python
机器学习
(大数据分析学习)22 切比雪夫、曼哈顿、欧几里德、闵可夫斯基、马哈拉诺比斯距离解释收集
本文从公式上表述了欧几里得距离、
曼哈顿距离
、切比雪夫距离记忆闵可夫斯基距离之间的关系。收集整理的资料大多来自于书本和网络。
纸境止境
·
2020-06-25 18:18
大数据挖掘与分析
3D目标识别与姿态估计:Learning descriptors for object recognition and 3D pose estimation(笔记)——2015
与基于流形的方法(相似)相比,文章以
欧氏距离
(同类目标姿态与
欧氏距离
直接相关)来评估描述符【通过在描述符之间强制执行简单的相似性和相异性约束(约束很好地
樱木仙僧
·
2020-06-25 17:41
计算机视觉
姿态估计
目标识别
A*算法导论
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对角线距离2.5.3欧几里得距离2.5.4平方后的欧几里得距离
QQ317392507
·
2020-06-25 17:02
算法
归一化和标准化,正则化
1、去除量纲的影响,将有量纲的数值变成无量纲的纯数值;(归一化)2、解决各特征之间数值差异过大的问题,比如一个向量(uv:10000,rate:0.03,money:20),如果要与其它向量一起计算
欧氏距离
或者余弦相似度时
小幸运Q
·
2020-06-25 16:52
使用K近邻(KNN)对鸢尾花分类
KNN算法的精髓在于近朱者赤近墨者黑,所以距离通过
欧氏距离
或者夹角余弦来计算。
黄小猿
·
2020-06-25 16:00
机器学习与数据挖掘
用python3来实现对机器学习实战上面的实例
代码以及文件全部在我的GitHub首先我们这个算法用的是
欧氏距离
公式,我们平常所用的就是欧式距离公式,
欧氏距离
也可以用来求多个维度的点的距离。
翰飞~
·
2020-06-25 08:40
ml
A*算法
推荐链接:详细A*,详细A*的翻译,A*算法入门,A*算法A*算法与普通算法相比多了一个h()估价函数,用来估计此点到终点的代价,h()函数有多种计算方式,常用的是
曼哈顿距离
(也即是水平距离差+竖直距离差
BRCOCOLI
·
2020-06-25 08:59
搜索:A*算法
搜索
机器学习面试题汇总(1~50题)
14
欧氏距离
和余弦距离的使
oswinwff
·
2020-06-25 07:27
机器学习面试题汇总(K-means,KNN相关)
6.什么是
欧氏距离
和
曼哈顿距离
?7.KNN中的K如何
Potato_45
·
2020-06-25 06:56
机器学习
机器学习面试题
机器学习基础
面试题
机器学习(周志华)读书笔记---第3章 线性模型
基本形式线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数线性模型优点:(1)形式简单,易于建模(2)可解释性非线性模型可以通过引入层次结构或高维映射而得3.2线性回归线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记最小二乘法:令均方误差最小(
欧氏距离
铭宇要做后端攻城狮
·
2020-06-25 04:34
机器学习笔记
KNN(K近邻算法)
多分类)、也可以做回归===================================KNN的三要素:K值的影响:1.K值过小,可能会导致过拟合2.K值过大,可能会导致欠拟合距离的计算方式:一般使用
欧氏距离
自学AI的鲨鱼儿
·
2020-06-24 23:09
AI_机器学习
Python下opencv使用笔记(十二)(k均值算法之图像分割)
k均值(kmeans)聚类是一种最为简单的聚类方法,直接根据数据点之间的距离(
欧氏距离
,几何距离等等)来划分数据是属于哪一类的,当所有数据点所属的类别不在变化的时候,聚类也就完成了。
on2way
·
2020-06-24 18:26
opencv
图像处理
python
模式识别&机器学习
opencv+python
线性判别分析LDA
比如在KNN中用的就是距离判别,当然这里的“距离”又有好几种:
欧氏距离
、街区距离、甚至可以用皮尔森相关系数等。朴素贝叶斯分类用的就是Bayes判别法。本文要讲的线性判别分析就是用是Fish
memory513773348
·
2020-06-24 14:12
机器学习
LDA
基于stm32f407vet开发板的人脸识别
STM32的人脸识别摘要此设计以STM32F407单片机为处理核心,通过OV7670摄像头模块采集人脸图像,并通过基于主成分分析法的特征脸识别对采集到的图像与预先通过MATLAB训练的得到的特征脸进行
欧氏距离
的计算
narcissus_bone
·
2020-06-24 12:27
人体骨骼关键点检测OKS评价的个人见解
链接:AIChallenger.主体思想为关键点位置的加权
欧氏距离
。
阿巫兮兮
·
2020-06-24 11:37
深度学习
人体骨骼关键点检测
人体骨骼关键点评价指标
OKS
JZOJ 5353. 【NOIP2017提高A组模拟9.9】村通网
2、向另外一座有网的建筑,安装共享网线,花费为B×两者
曼哈顿距离
。现在,农夫约已经统计出了所有建筑的坐标。他想知
Felix-Lee
·
2020-06-24 07:14
最小生成树
欧氏距离
和余弦相似度
如下图所示:数据项A和B在坐标图中当做点时,两者相似度为距离dist(A,B),可通过
欧氏距离
(也叫欧几里
Linvo
·
2020-06-24 05:46
机器学习
推荐引擎
相似度
余弦相似度
欧氏距离
推荐系统中相似度综述与对比
本文将介绍推荐系统中用于度量相似度的几种方法,包括:余弦相似度,调整余弦相似度、
欧氏距离
,以及他们之间的对比。
jonathanxqs
·
2020-06-23 23:13
AI/ML/CV/NLP/RS
k-means算法的Java实现
算法原理1.在数据中随机选取k个数据作为聚类中心2.计算其他数据到k个聚类中心的距离(这个距离可以是
欧氏距离
或者其他距离)3.根据到聚类中心的最小距离将数据分为k类
jjwwwww
·
2020-06-23 22:36
机器学习
KNN算法简介
KNN(k-nearestneighbor)是一个简单而经典的机器学习分类算法,通过度量”待分类数据”和”类别已知的样本”的距离(通常是
欧氏距离
)对样本进行分类。
回到银河
·
2020-06-23 16:51
机器学习
网易内推笔试合集(二)题解
解救小易分析:题目本质就是求一个距离(1,1)最小的一个
曼哈顿距离
,枚举一遍维护最小值即可参考代码:#includeusingnamespacestd;intx[1005],y[1005];intmain
小西1
·
2020-06-23 15:12
基础算法
各类距离度量定义及公式【转载】
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)二维平面上两点a(x1,y1)
folecld123
·
2020-06-23 08:48
机器学习
k-means聚类算法
常用的相似度计算方法为
欧氏距离
。
baidu-liuming
·
2020-06-23 08:24
机器学习
机器学习
k-means
聚类
【交通行业】轨迹相似性度量介绍
点击蓝字关注我们轨迹相似性度量的介绍数据相似性一般使用距离来度量,这些距离包括
欧氏距离
(EuclideanDistance),
曼哈顿距离
(ManhattanDistance),切比雪夫距离(ChebyshevDistance
风度78
·
2020-06-23 07:43
特征匹配中的
欧氏距离
欧式距离算法的核心是:设图像矩阵有n个元素(n个像素点),用n个元素值(x1,x2,...,xn)组成该图像的特征组(像素点矩阵中所有的像素点),特征组形成了n维空间(欧式距离就是针对多维空间的),特征组中的特征码(每一个像素点)构成了每一维的数值,就是x1(第一个像素点)对应一维,x2(第二个像素点)对应二维,...,xn(第n个像素点)对应n维。在n维空间下,两个图像矩阵各形成了一个点,然后利
fb_help
·
2020-06-23 07:27
特征匹配
k-means伪代码
3、重新计算每个簇的中心点(直到簇中心点不再变化或达到更新最大次数)#k-means伪代码importnumpyasnpimportcopy#计算
欧氏距离
defget_distance(X,Y):returnnp.sum
流泪的小狼
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2020-06-23 03:58
人工智能
python
从EMD、WMD到WRD:文本向量序列的相似度计算
©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|追一科技研究方向|NLP、神经网络在NLP中,我们经常要去比较两个句子的相似度,其标准方法是想办法将句子编码为固定大小的向量,然后用某种几何距离(
欧氏距离
PaperWeekly
·
2020-06-22 19:22
马氏距离和欧式距离详解
其实,除了
欧氏距离
之外,还有很多的距离计算标准,本文主要介绍
欧氏距离
和马氏距离。
bluesliuf
·
2020-06-22 18:48
机器学习
深度学习
常见的机器学习方法
2018-11-15-MinHash原理
通常通过遍历这两个集合中的所有元素,统计这两个集合中相同元素的个数,来表示集合的相似度;这一步也可以看成特征向量间相似度的计算(
欧氏距离
,余弦相似度)。
HollyMeng
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2020-06-22 16:54
NYOJ 7-街区最短路径问题(
曼哈顿距离
)
题目地址:NYOJ7
曼哈顿距离
:两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离,即d(i。j)=|xi-xj|+|yi-yj|。对于一个具有正南正北、正东正西方向规则布局的城镇街道。
aoe41606
·
2020-06-22 14:06
机器学习中L1 L2正则化项(范式,惩罚项)
L1范数:L1范数就是
曼哈顿距离
,向量中每个元素绝对值的和L2范数:L2就是欧式距离,向量元素绝对值的平方和再开平方2.在机器学习中L1L2起到的作用是?
琥珀彩
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2020-06-22 12:42
机器学习与数据挖掘算法
《Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis》论文学习
Forallbutsimplestimagedatasets,使用
欧氏距离
的聚类完全失效。本文希望找到一种方案,可以联合解决特征空间学习与聚类关
Weyoung_
·
2020-06-22 08:14
kNN(k近邻法)
目录1、kNN算法的概念2、距离度量2.1
欧氏距离
2.2余弦距离2.3
曼哈顿距离
2.4汉明距离2.5标准化的
欧氏距离
2.6马氏距离3、k值的选择4、k-d树4.1k-d树的建立4.2k-d树上的最邻近搜索
Tonywu2018
·
2020-06-22 07:16
机器学习
DTW算法采用
欧氏距离
得到相似度
importnumpyasnpdefdo(ts_a,ts_b):ts_c=ts_a-ts_bts_c=ts_c[np.newaxis,:]osd=np.linalg.norm(ts_c,ord=None,axis=1,keepdims=True)returnosddefcal_dtw_distance(ts_a,ts_b):"""ReturnstheDTWsimilaritydistancebet
Songer-phil
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2020-06-22 05:26
常见机器学习面试问题
MAE损失函数和MSE损失函数理解L1和L2损失函数和正则化作为损失函数作为正规化KNN里面,如果你要自定义metric(不用内置的
欧氏距离
,
曼哈顿距离
),而kd-tree只能用内置的metric,你怎么做
SCS199411
·
2020-06-22 04:45
机器学习
cs231n学习笔记——图像分类
cs231n学习笔记——图像分类及代码实现写在前面的废话1.图像分类2.数据驱动3.图形分类流程4.L1距离(
曼哈顿距离
)5.L2距离(
欧氏距离
)6.NearestNeighbor分类器1.CIFAR-
NicolasCookie
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2020-06-22 02:21
cs231n
人体关键点评价指标---OKS计算
OKS,objectkeypointsimilarity,即关键点相似度.在人体关键点评价任务中,对于网络得到的关键点好坏,并不是仅仅通过简单的
欧氏距离
来计算的,而是有一定的尺度加入,来计算两点之间的相似度
MatthewHsw
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2020-06-22 02:29
基于Python推荐系统
1、算法1:基于召唤师信息推荐我们编辑程序对从带玩公司提供的接口所扒下来的数据进行处理,我从这些数据中提取了每个召唤师上路,中路,下路adc,辅助,打野的使用频率作为向量,通过比较
欧氏距离
最小推荐出一位和召唤师最相近的召唤师
MonkeyDpengpeng
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2020-06-22 01:49
马氏距离+协方差公式+无偏估计
基本思想(intuition)如下图的过程(以两个维度作为例子),此例的数据重心为原点,P1,P2到原点的
欧氏距离
相同,但点P2在y轴上相对原点有较大的变异,而点P1在x轴上相对原点有较小的变异。
这题我会啊
·
2020-06-22 00:05
相关性分析和相似度计算
简单的举例几个常用的样本相似性度量方法:欧式距离(EuclideanDistance)汉明距离(HammingDistance)
曼哈顿距离
(ManhattanDistance)余弦相似度(Cosine)
DOGIMA
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2020-06-21 19:24
相关分析
相似性计算
斯皮尔曼相关系数
c++
数据分析
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