cosine 第4页

选择题Day-8

（）A:doubled=Math.cos（42）B:doubled=Math.cosine（42）C:doubled=Math.cos（Math.toRadians（42））D:doubled=Math.cos

周末的丢·2020-08-16 20:14

torch.optim.lr_scheduler源码和cosine学习率策略学习

torch.optim.lr_scheduler是PyTorch中负责调整学习率的模块，常和torch.optim.Optimizer配合使用。optimizer模块的源码学习可参见：torch.optim.optimizer源码阅读和灵活使用class_LRScheduler(object):def__init__(self,optimizer,last_epoch=-1):#读取相应的Opti

Stoneplay26·2020-08-14 07:35

机器学习 -- kNN算法

StandardizedEuclideandistance马氏距离MahalanobisDistance巴氏距离BhattacharyyaDistance汉明距离Hammingdistance夹角余弦Cosine

我是9神·2020-08-11 10:34

sklearn计算余弦相似度

余弦相似度在计算文本相似度等问题中有着广泛的应用，scikit-learn中提供了方便的调用方法第一种，使用cosine_similarity，传入一个变量a时，返回数组的第i行第j列表示a[i]与a[

云中的鱼·2020-08-10 07:10

余弦相似度计算，使用scipy.spatial.distance

fromscipy.spatial.distanceimportpdistpdlist函数使用a=[1,1,1]b=[1,1,2]c=[1,1,2]d=[1,1,2]e=[1,1,2]#cosprint("cos:",pdist([a,b,c,d,e],"cosine

yangbo99·2020-08-09 16:24

R+NLP︱text2vec包——四类文本挖掘相似性指标 RWMD、cosine、Jaccard 、Euclidean （三,相似距离）

要学的东西太多，无笔记不能学~~欢迎关注公众号，一起分享学习笔记，记录每一颗“贝壳”~———————————————————————————在之前的开篇提到了text2vec，笔者将其定义为R语言文本分析"No.1"，她是一个文本分析的生态系统。笔者在学习之后发现开发者简直牛！基于分享精神，将自学笔记记录出来。开篇内容参考：重磅︱R+NLP：text2vec包——New文本分析生态系统No.1（一

悟乙己·2020-08-08 21:26

向量（文本）相似度（或点的距离）的计算方案汇总

鉴于日常学习中常遇到将文本数据等转为向量，然后计算向量相似度的问题，现将常用方案进行初步汇总，如统计不足敬请留言提示补充：1、余弦相似度（cosine）公式：即：以向量的夹角为考量角度，以向量的内积（各对应元素相乘求和

py_IA&IM·2020-08-08 20:24

球面坐标系与三角函数 Spherical Coordinates and Trigonometric Functions

P点的x坐标对应于的余弦(cosine)值，同样，其y坐标对应的正弦(sine)值。需要注

Zac__·2020-08-05 04:42

YOLOv5代码详解（train.py部分）

获取数据路径1.4移除之前的结果1.5创建模型1.6检查训练和测试图片尺寸1.7设置优化器参数1.8加载预训练模型和权重，并写入训练结果到results.txt1.9把混合精度训练加载入训练中1.10设置cosine

Liaojiajia2019·2020-08-03 20:07

Kernel PCA分析数据

NoneNumberofcomponents.IfNone,allnon-zerocomponentsarekept.降维到的维度kernel:"linear"|"poly"|"rbf"|"sigmoid"|"cosine

qq_281617953·2020-08-01 01:14

(源码)群体智能优化算法之正余弦优化算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)

松间沙路hba646333407·2020-07-27 11:29

向量检索排序

2020-07-20如何计算特征距离欧式距离：两点间的真实距离，值越小，说明距离越近；余弦距离：就是两个向量围成夹角的cosine值，cosine值越大，越相似；汉明距离：一般作用于二值化向量，二值化的意思是向量的每一列只有

Ary_zz·2020-07-20 15:30

深度模型训练之learning rate

exponential_decay1.2.piecewise_constant1.3.polynomial_decay1.4.natural_exp_decay1.5.inverse_time_decay2.基于余弦的衰减2.1.cosine_decay2.2

蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-07-15 02:44

Python 欧式距离余弦相似度用scikit cosine_similarity计算相似度用scikit pairwise_distances计算相似度

1、欧式距离#1)giventwodatapoints,calculatetheeuclideandistancebetweenthemdefget_distance(data1,data2):points=zip(data1,data2)diffs_squared_distance=[pow(a-b,2)for(a,b)inpoints]returnmath.sqrt(sum(diffs_squ

山的脚下是我家·2020-07-14 06:26

k-NN： Euclidean Distance(欧几里德距离)、Manhattan Distance(曼哈顿距离)、Cosine Similarity(余弦相似度)

k-NN及距离/相似度计算k-NNclassificationEuclideanDistance(欧几里德距离)ManhattanDistance(曼哈顿距离)CosineSimilarity(余弦相似度)Vectornorms(向量范数)k-NNclassificationk的值要选择奇数，避免比如k=4时,result:2:2；或者k=4时,result:3:3这种无法决策的情况出现那么k到底

weixin_37804469·2020-07-12 10:12

chatbot-检索式模型介绍（四）

个人认为文本匹配的任务有两种实现方式，一个是学习不同domain中text的representation，然后利用representation计算score，这个的score可以是相似度（cosine，

一夜了·2020-07-09 03:09

Chatbot-检索式模型介绍（三）

个人认为文本匹配的任务有两种实现方式，一个是学习不同domain中text的representation，然后利用representation计算score，这个的score可以是相似度（cosine，

一夜了·2020-07-09 03:09

人脸识别概述[L-softmax | 人脸验证 | DeepFace | FaceNet | Triplet loss]

softmax分类做人脸识别，怎么应用呀概念区分主流方法损失函数Softmaxloss基于欧式距离的损失函数对比损失（ContrastiveLoss）三元组损失（TripletLoss）angular/cosine-margin-basedlossL-softmax

上帝的筛子·2020-07-08 18:24

tf.losses

cosine_distance(...):在训练过程中增加余弦距离损失。(弃用参数)get_losses(...):从l

于小勇·2020-07-08 18:24

[转]使用余弦定理计算两篇文章的相似性

阮一峰的原文:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html当然虽然题目是比较两篇文章的相似性，

weixin_33795833·2020-07-08 15:49

余弦相似度（Cosine Similarity）

余弦相似度与欧式相似度区别余弦相似度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。相比距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度上。与欧几里德距离类似，基于余弦相似度的计算方法也是把用户的喜好作为n-维坐标系中的一个点，通过连接这个点与坐标系的原点构成一条直线（向量），两个用户之间的相似度值就是两条直线（向量）间夹角的余弦值。因为连接代表用户评分的点与原点的

AI算法工程师YC·2020-07-07 22:20

Python文本挖掘练习（一）// 新闻摘要

一、练习目标1、掌握读取文档内容、文章分句、文本分词的方法2、掌握文本向量化，剔除停用词3、掌握用cosine方法计算文档相似度，并基于此提取文档摘要4、将过程封装成函数，方便调用二、步骤与代码三、封装函数

陈同学2020·2020-07-07 05:56

OpenLDAP中schema 的简单设计

include/etc/ldap/schema/core.schemainclude/etc/ldap/schema/cosine.schemainclude/

bigcat133·2020-07-07 04:26

使用Keras计算余弦相似度（Cosine Similarity）

余弦相似度定义如下：要计算两个向量相似度有如下步骤：分别计算两个向量l2范式，计算两个向量的点乘点乘的结果除以l2范式的乘积，注意分母不要为0我们使用Keras后端函数计算Cosine相似度，因为在使用后端函数时候要使用

庞加莱·2020-07-05 16:35

LTE/NR 学习笔记，无线通信基础：SINR与CINR

signaltointerferenceplusnoiseratioCINR：carriertointerferenceplusnoiseratioSignal和carrier，即信号与载波载波是sine/cosine

kickss·2020-07-05 00:38

论文笔记《Deep Cosine Metric Learning for Person Re-Identification》

论文地址：https://arxiv.org/abs/1812.00442v1代码地址：https://github.com/nwojke/cosine_metric_learning这篇论文是deepsort

包子爱跑步·2020-07-01 13:18

openldap2.4主从服务器配置

#include/etc/openldap/openldap/schema/core.schemainclude/etc/openldap/openldap/schema/cosine.sch

zouahaijun·2020-06-30 18:12

TF-IDF

2、余弦(Cosine)条件假设：余弦方法中假

wzgang123·2020-06-29 22:10

TensorFlow之二—学习率 (learning rate)

tf.train.exponential_decay()三、自然指数衰减tf.train.natural_exp_decay()四、多项式衰减tf.train.polynomial_decay()五、余弦衰减tf.train.cosine_decay

SongpingWang·2020-06-29 20:42

python 计算单个矩阵每两行之间的余弦相似度

pairwise_distances函数是计算两个矩阵之间的余弦相似度，参数需要两个矩阵cosine_similarity函数是计算多个向量互相之间的余弦相似度，参数一个二维列表话不多说，上代码importnumpyasnpfromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similaritym1

努力成为大佬·2020-06-29 09:09

数据研发学习笔记09：关联规则挖掘及Python实践

频繁模式与关联规则3频繁项集的典型挖掘方法3.1逐层发现算法Apriori3.2无候选集发现算法FP-growth4关联规则的生成方法5关联规则的其他类型6关联规则的兴趣度的其他度量6.1Lift度量6.2cosine

Lynn Wen·2020-06-29 02:50

windows下安装ldap及测试

/schema/cosine.schemainclude./schema/inetorgperson.schemainclude./schema/nis.schemainclude.

weixin_34104341·2020-06-28 11:27

openldap主服务器配置文件（双主）

/etc/openldap/schema/corba.schemainclude/etc/openldap/schema/core.schemainclude/etc/openldap/schema/cosine

weixin_30701575·2020-06-27 23:39

CosFace中的cos loss（Large Margin Cosine Loss）实现（tensorflow）

你要的答案或许都在这里：小鹏的博客目录MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLPpaper：CosFace:LargeMarginCosineLoss（MLCL）forDeepFaceRecognition下载地址：https://arxiv.org/pdf/1801.09414.pdf论文中的cosloss：cosloss的TF

MachineLP·2020-06-27 09:16

CosFace:Large Margin Cosine Loss

《CosFace:LargeMarginCosineLossforDeepFaceRecognition》2018，HaoWangetal.TencentAILab引言：所有基于softmaxloss改进的损失都有相同的想法：最大化类间方差和最小化类内方差。本文提出了一个新的损失函数：largemargincosineloss(LMCL)更具体地说，我们通过对特征向量和权重向量进行L2归一化以消除

Peanut_范·2020-06-27 08:17

python向量之间相似性的计算方法（持续更新中）

亲测有效的方法：1、余弦相似性（cosine）（1）使用sklearn中的向量相似性的计算包，代码如下：这个函数的输入是n个长度相同的list或者array，函数的处理是计算这n个list两两之间的余弦相似性

_____miss·2020-06-27 01:59

Python及linux部分使用技巧

importnumpyasnpfromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarityvec1=[0.1,0.5,0.8]vec2=[0.1,0.2,0.33]cos2=cosine_similarity

super_dmz·2020-06-26 16:38

文本相似度算法的对比及python实现

五种常见的相似度算法：余弦相似度（cosine_similarity）、jaccard相似度、编辑距离（Levenshtein）、MinHash、SimHash+海明距离。

down_dawn·2020-06-25 23:30

Pytorch相似度的计算（二）

本文章中的相似度计算方法摘抄自：BiMPM1带权重的cosine相似度计算这个方法与传统的cosine相似度计算方法不同之处就是为输入的两个向量增加了一个权重，可以通过训练权重来调节向量，获得更加精确的相似度

永远的小白虾·2020-06-25 20:58

Vim技能修炼教程(16) - 浮点数计算函数

三角函数sin():sine正弦函数cos():cosine余弦函数tan():tangent正切函数asin():arcsine反正弦函数acos():arccosine反余弦函数atan():arctangent

Jtag特工·2020-06-25 13:27

DSSM学习——入门及实验篇

查概念可以查到，DSSM是通过搜索引擎里Query和Title的海量的点击曝光日志，用DNN把Query和Title表达为低纬语义向量，并通过cosine距离来计算两个语义向量的距离，最终训练出语义相似度模型

Mr. Water·2020-06-24 16:44

faiss 相似特征向量搜索

1，支持两种相似性计算方法：L2距离（即欧式距离）和点乘（归一化的向量点乘即cosine相似度）；2，按照是否编码压缩数据可以分为两类算法，使用压缩的算法可以在单台机器上处理十亿级别的向量规模；3，并非线程安全的

Horson Liu·2020-06-23 17:40

大数据下的相似度计算--minHash

原始问题当数据量较小时，计算两个文本的相似度可以直接将两个文本表示为向量，然后计算他们的cosine相似度或jaccard相似度。本文所阐述的方法基于后者。

小学生Jack·2020-06-22 21:16

三角函数中的正弦、余弦、正切、余切、正割、余割函数性质及常用公式

三角函数三角函数包括正弦、余弦、正切、余切、正割、余割函数0基础知识正弦（Sine）：sinA=CB/CA余弦（Cosine）：cosA=AB/CA正切（Tangent）：tanA=CB/BA余切（Cotangent

火柴先生·2020-06-22 16:21

openldap主从数据同步-基于debain 9

syncrepl=Synchronization+replication,即同步复制前言作为数据副本受支持的后端数据库bdbhdbmdb必须引用的schema文件：core.schema非常有用的schema文件：cosine.schemainetorgperson.schema

a516476037·2020-06-22 11:52

Vim技能修炼教程(16) - 浮点数计算函数

三角函数sin():sine正弦函数cos():cosine余弦函数tan():tangent正切函数asin():arcsine反正弦函数acos():arccosine反余弦函数atan():arctangent

暖夏未眠丶·2020-03-18 05:40

全书目录

语言基础操作数和操作符变量类型命名规范数学操作逻辑与关系运算/语句循环数字模式绘图基础代码结构绘图命令几何对象属性字体和图像实例交互在屏幕上绘制鼠标和键盘事件组织代码数组过程和函数递归导入类总结练习第二章：点，线，形状sine和cosine

钢笔先生·2020-03-15 19:27

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