个人总结:机器学习模型评估与调优 余弦相似度 余弦距离 欧氏距离 A/B测试 交叉验证 自助法 | 网格搜索 随机搜索 贝叶斯优化 过拟合欠拟合
模型评估余弦相似度对于两个向量A和B,其余弦相似度定义为,即两个向量夹角的余弦,关注的是向量之间的角度关系,并不关心绝对大小,其取值范围为[-1,1]。有着“相同时为1,正交时为0,相反时为-1”的性质。当一对文本在长度相似度很大,但内容相近时,如果使用词频或者词向量作为特征,它们在特征空间的欧氏距离通常很大;而如果使用余弦相似度的话,它们之间的夹角可能很小,因而相似度高。如果希望得到类似于距离的