欧氏距离-曼哈顿距离

常见的数据预处理方法总结

当我们计算不同样本之间的欧氏距离时，取值范围大的特征会起到主导作用。
curry_coder·2020-02-05 21:39

kuangbin专题专题十一 网络流 Going Home POJ - 2195

题目链接：https://vjudge.net/problem/POJ-2195思路：曼哈顿距离来求每个人到每个房间的距离，把距离当作费用。就可以用最小费用最大流来解决了，把每个房子拆成两个点，限流。
SSummerZzz·2020-02-03 22:00

kuangbin专题专题十一 网络流 Going Home POJ - 2195

题目链接：https://vjudge.net/problem/POJ-2195思路：曼哈顿距离来求每个人到每个房间的距离，把距离当作费用。就可以用最小费用最大流来解决了，把每个房子拆成两个点，限流。
SSummerZzz·2020-02-03 22:00

TOPSIS算法

距离常用的就是欧氏距离。TOPSIS法是一种理想目标相似性的顺序选优技术，在多目标决策分析中是一种非常有效的方法
朱小狗儿·2020-02-02 06:32

机器学习作业 李宏毅老师——HW2 赢家还是输家问题

逻辑回归采用交叉滴的方法；线性回归采用欧氏距离的方法。数据预处理源数据都是干净的
~卖女孩儿的小火柴·2020-01-31 14:40

数学-曼哈顿距离转切比雪夫距离

2020-01-3009:22:39一、定义曼哈顿距离：以二维举例，对于二维的两点p1(x1,y1)，p2(x2,y2)它们的曼哈顿距离如下dis=|x1-x2|+|y1-y2|切比雪夫距离：以二维举例
hyserendipity·2020-01-30 09:00

十二，时间序列趋势相似性度量方法的研究-DPM

欧氏距离
周安伟·2020-01-13 08:00

基于协同过滤算法实现选课推荐系统

2、推荐算法的实现思路欧氏距离相似性度量在数学中，欧几里得
古月_·2020-01-12 15:43

@codeforces - 575E@ Spectator Riots

在1s后，每个人会等概率地移动到与原位置的曼哈顿距离#include#include#includeusingnamespacestd;#defineborder
Tiw_Air_OAO·2020-01-07 21:00

Euclidean distance（欧式距离）和 Frobenius norm（弗洛贝尼乌斯范数）

文章目录一、欧氏距离二、弗罗贝尼乌斯范数一、欧氏距离如果来两张图片经过训练的分类器提取的high-levelfeatures在Euclideandistance（欧氏距离）接近，就认为它们具有相同的内容具体定义参考欧几里得度量
南淮北安·2020-01-06 09:15

simhash-海量数据（文章、网页）场景下如何比较相似度

原贴：simhash比较相似度一般的做法都是：1.生成特征向量，（例1.对文章分词，然后给每个词算权重，权重作为向量，其中权重可以是词出现的次数；例2.对文档建hash）2.计算向量之间的距离（欧氏距离
徐超Change·2020-01-05 07:13

无标题文章

第二章：推荐系统入门原文：http://guidetodatamining.com/chapter-2/内容：推荐系统工作原理社会化协同过滤工作原理如何找到相似物品曼哈顿距离欧几里得距离闵可夫斯基距离皮尔逊相关系数余弦相似度使用
vanhukset·2020-01-03 03:35

K近邻算法

然后根据该k个样本决定新样本的类别  k近邻法没有显式的学习过程模型三个基本要素：距离度量，k值选择，分类决策规则距离度量  Lp距离（Minkowski距离）  当p=2时，为欧式距离；当p=1时，为曼哈顿距离
arcral·2020-01-01 20:02

流形学习

流形是在局部与欧式空间同胚的空间，它在局部具有欧式空间的性质，能用欧氏距离来进行距离计算。
程序猿爱打DOTA·2019-12-31 01:32

基于距离的算法 曼哈顿，欧氏等

曼哈顿距离欧氏距离标准化欧氏距离夹角余弦曼哈顿距离（ManhattanDistance）曼哈顿距离是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇，是种使用在几何度量空间的几何学用语，用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和
深思海数_willschang·2019-12-30 16:22

A*算法优化

算法的基础上增加了启发函数，也就是：f(n)=g(n)+h(n)其中，n是路径上某一点，g(n)是从出发点到该点的cost，h(n)是关于该点的启发函数，通常是对从该点到目标花费的一个估计，例如到目标的直线距离或者曼哈顿距离
陈浩要安静·2019-12-29 18:25

距离计算方法总结

目录：欧氏距离曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离标准化欧氏距离马氏距离夹角余弦汉明距离杰卡德距离&杰卡德相似系数相关系数&相关距离信息熵
尼小摩·2019-12-28 09:56

相似度测量

曼哈顿距离(ManhattanDistance)欧氏距离(EuclideanDistance)皮尔逊相关系数(PearsonCorrelationCoefficient)余弦相似度(CosineSimilarity
金际一线天·2019-12-27 23:45

《写给程序员的数据挖掘实践指南》学习笔记一

协同过滤——曼哈顿距离、欧式距离、皮尔逊相关系数假设你要在亚马逊上买书，系统要给你推荐一些书，利用协同过滤的话，原理是找出与你爱好相近的用户的购书清单，把他买了而你还没买的书推荐给你。
McDu·2019-12-24 06:40

时间序列聚类和分析

本文比较了基于欧氏距离和DTW聚类对时间序列聚类和分类的可靠性。
流浪在北京的苹果·2019-12-22 15:43

10种距离和相似性度量

1.欧几里得距离EuclideanDistance两点形成的直线的距离欧氏距离X=[0,0;1,0;0,2];%A,B,C三点距离比较顺序(A,B)(A,C)(B,C)D
谢小帅·2019-12-21 15:52

KNN算法

KNN算法注意点：（1）一般使用欧氏距离计算观测距离；（2）需要对数据进行无量纲处理；（3）选取合适的k值，可以使用AUC(AreaUnderCarve）抽取k值；K
蓝色滑行·2019-12-15 20:24

ML-感知器-线性回归-逻辑回归学习

importnumpyasnpimportmatha=np.random.rand(100)b=np.random.rand(100)math.sqrt(np.dot((a-b),(a-b)))4.161071187845777曼哈顿距离
yunpiao·2019-12-15 19:50

数据挖掘中使用各种距离小结（欧式距离，马氏距离，闵可夫斯基距离....）

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.汉明距离9.杰卡德距离
keeeeeenon·2019-12-15 02:13

度量学习

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）不同的度量学习方法针对不同目标获得“好”的半正定对称距离度量矩阵M，若M是一个低秩矩阵
程序猿爱打DOTA·2019-12-14 08:14

常见的相似度度量算法

本文目录：欧几里得距离相似度曼哈顿距离切比雪夫距离(ChebyshevDistance)闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)标准化欧氏距离(StandardizedEuclideandistance
肥了个大西瓜·2019-12-13 08:47

【Leetcode】286. Walls and Gates

1其实就是求INF点到gate的最近曼哈顿距离2第一种方法是DFS：我们首先找到0的位置，每找到一个0，我们将其相邻四个位置做为起点做DFS遍历，并带上深度值1，如果遇到的值大于深度值，则将该深度值更新为当前深度值
云端漫步_b5aa·2019-12-13 00:04

距离度量及相关术语

一、欧氏距离(EuclideanDistance)欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。
华叶6018·2019-12-12 18:44

KNN（K-Nearest Neighbor）

（例如一个数字），KNN用于回归就是推测该目标具体的值是多少，例如一个目标的5个邻居的值是1，2，3，4，5，那么该目标应该是3.超参数的选择K的值的选取影响准确率KNN距离的公式，影响准确率（L1：曼哈顿距离
myth_0c21·2019-12-12 07:22

机器学习数学基础

矩阵哈达马乘积image.png向量范数0范数向量a中非零的个数1范数向量a中所有元素绝对值之和2范数偶几里得范数p范数欧式距离生活中的“距离”曼哈顿距离两条向量中每个对应位置的元素之差的绝对值之和余弦距离
大学生产品笔记·2019-12-11 19:29

Tricks

曼哈顿距离与切比雪夫距离互相转换设两点$(x_1,y_1),(x_2,y_2)$，则有：$d_m=|x_2-x_1|+|y_2-y_1|$$~~~~~=\max(x_2-x_1,x_1-x_2)+\max
shzr·2019-12-10 08:00

人工智能算法有哪些？启发式算法原理

AI算法是一种重要的启发式算法，主要用于选择两点之间的最佳路径，A的实现也通过评估函数实现F=G+HG代表从这一点到起点的成本H是从此点到终点的曼哈顿距离。
跑得快·2019-12-08 22:00

2018年11月27日

上午继续折腾LDA，突然发现既然文档的topic向量规模不是无限延长的，那么可以直接用欧氏距离而非余弦相似度，于是改了一下相似度度量，结果也不好说？另外就是一些细节上的改动。
真昼之月·2019-12-07 21:57

数据挖掘实践指南读书笔记1

合集地址：https://www.zybuluo.com/hainingwyx/note/559139协同过滤相似用户评判标准：曼哈顿距离、欧氏
hainingwyx·2019-12-07 04:15

一文搞懂K-means聚类算法

一步步教你轻松学K-means聚类算法阅读目录目录聚类K-means（k均值）聚类算法案例描述从文件加载数据集计算两个向量的欧氏距离构建一个包含K个随机质心的集合K-Means聚类算法分析数据：聚类可视化结果讨论与分析算法描述二分
明宇朗心·2019-12-01 16:30

（转）余弦距离、欧氏距离和杰卡德相似性度量的对比分析

1、余弦距离余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向量的夹角。余弦定理描述了三角形中任何一个夹角和三个边的关系。给定三角形的三条边，可以使用余弦定理求出三角形各个角的角度。假定三角形的三条边为a，
起个名字真的好难啊哈哈·2019-12-01 13:16

相似性度量

相似性度量作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/1.基于范数的度量1.1L1范数——ManhattanDistance(曼哈顿距离)1.2L2范数——EuclideanDistance
凯鲁嘎吉·2019-11-22 14:00

USACO14MAR The Lazy Cow(Gold)

Bessie可以吃到距离起始点不超过\(k\)（这里是曼哈顿距离）的所有草。帮Bessie选定起始点使它能吃到最多的草。看到曼哈顿距离，先转\(45\)度。
Dreamunk·2019-11-08 22:00

MATLAB实例：聚类初始化方法与数据归一化方法

init_methods.mfunctionlabel=init_methods(data,K,choose)%输入：无标签数据，聚类数，选择方法%输出：聚类标签ifchoose==1%随机初始化，随机选K行作为聚类中心，并用欧氏距离计算其他点
凯鲁嘎吉·2019-11-08 09:00

样本相似度度量

常见的相似度度量有以下几种：欧氏距离两个样本a(x11,x12,x13,…,x1n)和b(x21,x22,x23,x2n)的欧氏距离：欧氏距离基于各维度特征的绝对数值，因此欧氏距离需要保证各维度指标在相同的刻度级别标准化欧氏距离标准欧氏距离是针对欧氏距离的缺点而作的一种改进
R3·2019-11-07 11:05

统计学习方法笔记(第三章个人笔记)

统计学习方法笔记(第三章个人笔记)标签：机器学习深度学习K近邻算法1.描述：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近（可以用欧氏距离或者其他距离，但是要知道，用不同距离得到的最近邻点是会有一定差异的
PerfectDemoT·2019-11-05 15:18

第2-1节计算曼哈顿距离|写给程序员的数据挖掘实践指南-学习笔记

文章原创,最近更新：2018-08-311.关于本书2.关于作者3.内容简介4.案例5.本例完整代码引言:网上找资料觉得这本书挺通俗易懂的,刚好可以跟《机器学习实战》相关章节结合一起学习。学习参考链接:1.面向程序员的数据挖掘指南1.关于本书写给程序员的数据挖掘实践指南:豆瓣评分:7.4分作者:[美]RonZacharski出版社:人民邮电出版社原作名:AProgrammer'sGuidetoDa
durian221783310·2019-11-04 16:03

luoguP3964 [TJOI2013]松鼠聚会

_2|)\)可以证明\(\max(|x_1-x_2|,|y_1-y_2|)=\frac{|x_1-x_2+y_1-y_2|+|x_1-x_2-y_1+y_2|}2\).于是我们就将切比雪夫距离转化成了曼哈顿距离
wuhan2005·2019-10-24 20:00

(Atcoder-AGC034D)Manhattan Max Matching

给出2n2n2n个位置和上面的球数，现要将红球与蓝球完美匹配，匹配的权值是每一对匹配两个球的位置坐标的曼哈顿距离之和，求最大权值。
Liang-梁·2019-10-23 21:40

B-线性代数-距离公式汇总

目录距离公式汇总一、欧式距离二、曼哈顿距离三、闵可夫斯基距离（Minkowskidistance）更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https
十七岁的有德·2019-10-16 17:00

4种协同过滤中的相似度计算方法

1欧氏距离欧氏距离，是一个欧式空间下度量距离的方法，不适合布尔向量之间。2余弦相似度余弦相似度，度量的是两个向量之间的夹角，其实就是用夹角的余弦值来度量，所以名字叫余弦相似度。
feel_different·2019-10-12 18:00

看守题解

看守题解此题是这一题的简化版，这道题看上去很难，曼哈顿距离之和就足以吓跑一大堆人，但我们一看，D#definelllonglong#definereregisterusingnamespacestd;constintN
lsoi_ljk123·2019-10-12 07:00

【机器学习】距离公式分析

目录机器学习中的距离（一）欧式距离（二）曼哈顿距离（三）切比雪夫距离（四）闵氏距离（五）标准化欧氏距离（六）余弦距离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：欧式距离（又称欧几里得距离）
虔诚的树·2019-10-11 23:00

CCF - CCSP 2018-01 绝地求生 BFS

2.posx居然开小了,可不能犯这种错误3.地图用a和节点的dis重名了,建议其他变量禁止用a命名4.在输入数据之前continue了,这样会导致读数据混乱5.注意距离还是用勾股定理那种,不是你想象的曼哈顿距离
NTS100K·2019-10-10 18:00

Kick Start 2019 Round A Parcels

题目大意$R\timesC$的网格，格子间的距离取曼哈顿距离。有些格子是邮局。现在可以把至多一个不是邮局的格子变成邮局，问每个格子到最近的邮局的曼哈顿距离的最大值最小是多少。
Pat·2019-10-02 17:00
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