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欧氏距离
DNA序列分类
目录计算频率
欧氏距离
判断法Fisher判别函数Bayes判别函数针对序列建立模型,对DNA进行分类。DNA序列中存在着局部的和全局性的结构,充分挖掘序列的结构对理解DNA全序列有着重要的意义。
孤亭远见
·
2023-06-08 09:38
数学建模
matlab
2.2 图像分类:k-最近邻算法
当我们使用k-近邻算法时,确定我们应该如何比较相对近邻数据距离值图片间的不同,上节的L1方法是像素之间绝对值的总和;另一种常见的选择是L2距离,也就是
欧氏距离
,即取平方和的平方根,并把这个作为距离。
做只小考拉
·
2023-06-08 01:24
KNN算法(东拼西凑版本)
一般来说使用
欧氏距离
来计算。1
maybelillian_gu
·
2023-04-21 21:25
几种距离计算方法
2、马氏距离3、内积4、汉明距离5、杰卡德距离6、编辑距离7、KL散度距离闵可夫斯基距离假设数值点P和Q的坐标如下:那么闵可夫斯基距离被定义为:上式中的p的变化可导出不同的距离计算方法:当p=2时,是
欧氏距离
当
0过把火0
·
2023-04-19 08:16
计算向量距离的时候,l2和 ip 哪个更好?有什么区别?应该如何选择?
L2范数是一种
欧氏距离
,表示向量之间的直线距离,计算方式是将两个向量中对应位置的元素相减后平方,再将平方和求和并开平方。L2范数在数值计算、信号处理、图像处理、机器学习等领域中广泛应用。
·
2023-04-18 22:18
Siamese network
文章目录一、相似性度量1.
欧氏距离
2.马氏距离二、Siamesenetwork1.Siamesenetwork基础架构2.损失函数3.不同的Siamesenetwork3.1.行人重识别3.2其他应用场景一
liuqiker
·
2023-04-17 14:34
机器学习/深度学习
机器学习
算法
人工智能
K-近邻算法(KNN)
欧几里得距离(EuclideanDistance)
欧氏距离
是最常见的距离度量,衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。
仙灵儿
·
2023-04-16 13:13
常见的相似度计算方式
1.
欧氏距离
(EuclideanDistance)
欧氏距离
(也称欧几里得度量)指在mmm维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。
独影月下酌酒
·
2023-04-16 11:17
推荐系统
推荐算法
numpy
python
机器学习
opencv 计算两幅图像相似度(
欧氏距离
,余弦距离)
功能:利用HOG特征比较两幅图像的相似度opencvPAI:CV_WRAPHOGDescriptor(Size_winSize,Size_blockSize,Size_blockStride,Size_cellSize,int_nbins,int_derivAperture=1,double_winSigma=-1,int_histogramNormType=HOGDescriptor::L2Hy
一名CV界的小学生
·
2023-04-14 01:19
C++
OpenCV
API
图像处理
opencv
计算机视觉
机器学习 03 K-近邻算法
1.2KNN算法流程总结1.3K值的选择1.3.1举例说明1.4kd树1.4.1KD树原理1.4.2树的建立1.5最近领域的搜索k近邻算法优缺点二、距离度量2.1距离公式的基本性质2.2常见的距离2.2.1
欧氏距离
Darren_pty
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2023-04-12 22:54
机器学习
机器学习
算法
人工智能
Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis论文介绍
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
SCS199411
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2023-04-10 14:33
深度学习
深度学习
无监督学习
聚类
推荐系统 Mahout
Mahout使用的算法
欧氏距离
相似度:利用
欧氏距离
定义的相似度,取值范围在[0,1],其值越小,说明距离越近,相似度越高。
奇点_wu123
·
2023-04-10 07:37
随记·手撕coding | knn
有监督学习算法,训练数据有标签⭐原理:1、计算测试数据与各个训练数据之间的距离(
欧氏距离
、曼哈顿距离、余弦相似度)2、按照距离大小升序排序3、选取距离最小的前k个点(k的值需要事先设定)4、确定前k个点所在类别的出现频率
#苦行僧
·
2023-04-06 03:27
算法岗面试
knn
nlp
ml
ai
cv
大师兄的数据分析学习笔记(十五):分类模型(一)
距离常用的公式有:
欧氏距离
:曼哈顿距离:闵可夫斯基距离:2.KD-TreeKD-Tree用来在一个有很多点的空间里,找到一个随机点附近的K个点。KD-T
superkmi
·
2023-04-05 17:03
k-means聚类算法学习笔记(案例分析、python代码,结果可视化)
K-Means算法的思想很简单,对给定的样本集,用
欧氏距离
作为衡量数据对象间相似度的指标,相似度与数据对象间的距离成反比,相似度越大,距离越小。
漩涡脆波波
·
2023-04-05 14:52
聚类
python
kmeans
k-means
数据挖掘
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
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2023-04-05 03:36
matlab 中 散点图之 根据权重或者
欧氏距离
调整颜色
matlab中散点图之根据权重或者
欧氏距离
调整颜色0、前言1、主要内容0、前言写这篇博客的原由,主要是自己在matlab上画散点图时,觉得图的颜色有点问题,具体是每块图从边缘到中心的颜色变化趋势不明显,
小强~
·
2023-04-04 20:27
matlab
matlab
矩阵
散点图
colormap
flipud
算法设计与智能计算 || 专题三: 数据间的相似性度量
数据间的相似性度量文章目录数据间的相似性度量1.
欧氏距离
的计算1.1一维数据间的
欧氏距离
1.2多维数据间的
欧氏距离
1.3利用numpy库的优势2.
欧氏距离
的矩阵表达2.代码实现2.2调用机器学习库实现常见的距离欧式距离
Mr_LeeCZ
·
2023-04-02 21:55
算法设计与智能计算
算法
numpy
python
自学机器学习笔记(二十一)
表示相应的Xi所属类别,我们要将同一类别的点的
欧氏距离
比较近,因此我们设置每一个类别的中心为C1,C2……CKK均值聚类的优化目标最小化:要合理选取每个点的类别和类别的中心,这是一个非连续的优化问题,我们把这类优化问题叫整数规划
梦忆师
·
2023-04-02 21:10
机器学习
聚类
人工智能
A星算法说明
A*算法说明文章目录前言原理说明如何构造h(n)h(n)h(n)一、
欧氏距离
二、曼哈顿距离三、其他关于g(n)g(n)g(n)路况设置如何实现完整的流程搜索过程图示允许斜走,使用优先队列禁止斜走,使用优先队列允许斜走
Eyre Turing
·
2023-04-02 04:53
C++
算法
算法
第九章.聚类算法—K-MEANS,Mini Batch K-Means
2).分别计算剩下的元素到k个子集重心的距离(可以使用
欧氏距离
),根据
七巷少年^ω^
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2023-03-30 21:36
聚类
算法
kmeans
MiniBatchKMeans
[转载]基于距离的计算方法_-刘艳红-_新浪博客
原文地址:基于距离的计算方法作者:yoyo1.
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。
lyhbkz
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2023-03-29 17:50
机器学习
人工智能
python
matlab
数据挖掘
R实现Kmeans方法的细节
细节思考如下,距离函数
欧氏距离
自不必说,就是两个数组间的绝对距离。但是在生物表达模式上时常会有共表达的模式,或者说是相似的测序峰,此时哪怕计算出来的绝对距离也就是欧式距离很大,但是实际上可能是一样的。
大肥口水垫
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2023-03-28 20:55
[笔记]机器学习:超参数的选择,余弦距离vs欧式距离
一、超参数选择GridSearch网格搜索在高维空间中对一定区域进行遍历RandomSearch在高维空间中随机选择若干超参数二、余弦相似度(Cos距离)与
欧氏距离
的区别和联系欧式距离和余弦相似度都能度量
leant
·
2023-03-28 14:02
欧式距离
欧氏距离
(L2)
欧氏距离
计算的是两点之间最短的直线距离。
欧氏距离
的计算公式为:euclidean其中a=(a1,a2,...,an)和b=(b1,b2,...,bn)是n维欧氏空间中的两个点。
高明无思
·
2023-03-23 13:25
度量方法总结
本文目录0引言1度量差异性1.1闵可夫斯基距离(Minkowskidistance)1.1.1
欧氏距离
(Euclideandistance)1.1.2曼哈顿距离(Manhattandistance)1.1.3
tyhj_sf
·
2023-03-21 05:03
运筹优化与数学建模
ML理论系列
机器学习
人工智能
算法
数学建模
[R语言] Heatmap绘图经验总结
此外,还可以借助热力图呈现不同特征间的聚类关系,即利用不同特征的差异程度(利用相关系数矩阵、
欧氏距离
等度量方式),对其做聚类分析(如层次聚类,kmeans聚类等)。
YERA
·
2023-03-20 01:20
机器学习算法的一些启发
先看KNN,也叫K近邻算法,基本想法是计算新样本和数据集中每一条数据的
欧氏距离
,计算出的距离进行从小大到的排列,取前K个结果,然后看出现次数最多的那个类别,这个类别就是新样本的预测分类。
厚德简物
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2023-03-15 14:05
线性回归与逻辑回归的联系
为了求解模型参数,我们通常采用均方误差(meansquarederror,MSE)损失函数:均方误差有非常好的几何意义,对应了常用的
欧氏距离
。
乘瓠散人
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2023-03-14 14:21
【相似度衡量】加权
欧氏距离
与马氏距离
观察到的问题描述在算法demo里观察到,对数据不同维度特征进行聚类之前,会有一个归一化的过程(详细说明及其参考网页),其作用是不让某些数值远大于其他特征的特征对结果产生决定性作用。但是在实际应用中发现,这种归一化的效果并不理想,于是我用了一些项目的先验知识对max-min归一化结果进行加权,最后取得了比较理想的结果。在后来的学习过程中,发现了这种做法是为了解决量纲对样本影响,同时发现,马氏距离这样
AllisonYo
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2023-03-12 14:31
机器学习中的距离和相似性计算以及python实现
机器学习中的距离和相似性计算以及python实现
欧氏距离
也称欧几里得距离,是指在m维空间中两个点之间的真实距离。
吃肉的小馒头
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2023-03-11 18:33
机器学习
python
算法
机器学习
python
人工智能
各种距离的归纳
在软件开发和数据分析的过程中,有很多不同的距离的计算方法,如
欧氏距离
,马氏距离,等等。对这些距离的理解,有助于我们更好的建立模型,规划数据平台的存储和索引功能。
lazyop
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2023-03-09 16:32
【改进灰狼优化算法】改进收敛因子和比例权重的灰狼优化算法【期刊论文完美复现】(Matlab代码实现)
4Matlab代码实现1概述文献来源:摘要:在分析灰狼优化算法不足的基础上,提出一种改进的灰狼优化算法(CGWO),该算法采用基于余弦规律变化的收敛因子,平衡算法的全局搜索和局部搜索能力,同时引入基于步长
欧氏距离
的比例权重更新灰狼位置
我爱Matlab编程
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2023-03-08 21:29
优化算法
matlab
算法
开发语言
K近邻算法
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跟它最近的k个实例,根据这k个实例的类判断它自己的类(一般采用多数表决的方法)距离度量:一般使用
欧氏距离
,也可以使用其他距离。
匠人_C
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2023-02-25 07:29
机器学习
knn
kd-tree
算法
机器学习基本概念总结
一,余弦相似度与
欧氏距离
1.1,余弦相似度通过对两个
嵌入式视觉
·
2023-02-17 19:48
机器学习
余弦相似度
欧氏距离
偏差和方差
过拟合和欠拟合
交叉熵
多目标跟踪知识点总结
知识点:1.马氏距离用于相似性度量马氏距离(MahalanobisDistance)是一种距离的度量,可以看作是
欧氏距离
的一种修正,修正了欧式距离中各个维度尺度不一致且相关的问题。
页页读
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2023-02-05 16:46
多目标跟踪
多目标跟踪
知识点
机器学习
深度学习
python鸢尾花数据集knn_机器学习(基于Python) 重写Knn算法(鸢尾花数据集)
二.算法设计1.算法流程图2.具体实现步骤(1)定义一个My_KNN()函数实现KNN分类算法;(2)函数参数设为鸢尾花的训练集和测试集;(3)定义对应的三个列表用来存放测试数据与整个数据的
欧氏距离
;(
在人间贩卖黄昏
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2023-02-04 08:43
python鸢尾花数据集knn
机器学习——径向基核函数
通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间
欧氏距离
的单调函数,可记作k(||x-xc||),其作用往往是局部的,即当x远离xc时函数取值很小。
数据分析星球
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2023-02-04 00:25
机器学习
机器学习
径向基核函数
高斯核函数
数学中几种常用的距离
欧氏距离
(EuclideanDistance)
SuPhoebe
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2023-02-02 13:46
数学建模
机器学习与数学模型
数学建模
机器学习
归一化和标准化以及
欧氏距离
当前项目中需要对所有图表计算它们之间的相似性,我们通过计算两两图表间的欧式距离来衡量其相似性。然而直接使用图表的原始数据进行计算会导致即使图表相似性极高但因为数据范围差别过大而失败,这里我们考虑对原始数据进行处理,将所有数据映射到某一个固定区间之内再计算。这里就用到了特征缩放(Featurescaling),特征缩放(FeatureScaling)是将不同特征的值量化到同一区间的方法,也是预处理中
董十贝
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2023-02-02 13:45
概率论与数理统计
数学中各种距离的定义
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
lsyou_2000
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2023-02-02 13:14
数据&智能
Contrastive Loss (对比损失)
contrastiveloss的表达式如下:L=12N∑n=1Nyd2+(1−y)max(margin−d,0)2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
LittleStudent12
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2023-02-01 03:26
Loss
loss
【知识学习】马氏距离 Mahalanobis Distance
不能处理非线性流形(manifold)的问题【线性流形和非线性流形,特征选择是线性降维吗】2.5优点3.思考4.Reference马氏距离(MahalanobisDistance)是度量学习中一种常用的距离指标,同
欧氏距离
qq_44122600
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2023-01-31 13:34
Knowledge
learning
数据挖掘
机器学习
人工智能
Hadoop——基于物品的协同过滤算法实现商品推荐
协同过滤算法:基于物品的协同过滤算法主要有两步:1、计算物品之间的相似度:可依据物品共现次数、余弦夹角、
欧氏距离
这三种方法计算得到物品之间的相似度。
A_Zhong20
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2023-01-31 01:11
java
hadoop
mapreduce
最邻近规则分类-个人笔记
在这里引入
欧氏距离
这个概念,其实就是求两个点的距离:。
城峰
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2023-01-30 08:02
KNN算法
机器学习
第九课:电商推荐系统
补充知识:几种相似度度量方式现有3个item,user1评分较严,对3个item的评分分别为:3,4,6;user2评分较松,对3个item的评分分别为5,6,5;如果用“
欧氏距离
”来计算user1和user2
Sarah ฅʕ•̫͡•ʔฅ
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2023-01-29 19:09
Course-七月-机器学习
推荐算法
机器学习
深度学习
增强旋转不变LBP算法及其在图像检索中的应用
论文杂记上一篇主目录下一篇文章结构1预备知识1.1关于LBP1.1.1简介1.1.2LBP直方图1.1.3圆形LBP算法1.1.4旋转不变LBP1.2双线性插值法1.3Harris角点检测1.4
欧氏距离
ShaneHolmes
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2023-01-29 09:06
图像检索论文
图像检索
LBP
增强旋转不变
ELBPri
度量学习和pytorch-metric-learning的使用
度量学习是学习一种特征空间的映射,把特征映射到具有度量属性的空间中,所谓度量属性是指在某种度量距离(可以是
欧氏距离
、余弦相似性等)下类内距离更小,类间距离更大。
Brikie
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2023-01-29 07:23
随笔·各种知识点整理
pytorch
深度学习
计算机视觉
多维
欧氏距离
余弦相似度 余弦距离 向量求模(范数)计算 pytorch实现
https://blog.csdn.net/weixin_41811314/article/details/121786787向量、张量求模其实就是求范数,网上一搜求范数,全都是博文,一说求模,就搜不到了,所以数学中的这些专业名词得注意啊所有元素平方和的平方根:input=torch.tensor([[1.0,9.0,3.0],[1.0,2.0,3.0]])num=torch.norm(input
这个人很懒,还没有设置昵称...
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2023-01-28 09:39
pytorch
教程
python
数学思维tips 持续更新
即对两者求
欧氏距离
。这应该是最直接的度量两个对象差异的方法了。
杨康他兄弟
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2023-01-28 09:28
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