许多算法，无论是监督或非监督，都使用距离度量。这些度量，如欧几里得距离或余弦相似度，经常可以在k-NN、UMAP、HDBSCAN等算法中找到。
距离度量在CV 、NLP以及数据分析等领域都有众多的应用。最常见的距离度量有欧式距离和余弦距离，本文将会分享九种距离，分析其优缺点以及相应的应用常见，如果对你有所帮助，在看完之后，可以分享给你朋友圈的好兄弟，好姐妹们，共同成长进步！
来源：DeepHub IMBA本文约1700字，建议阅读5分钟本文为你介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。 距离度量是有监督和无监督学习算法的基础，包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。 距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。 本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Pyth
距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。
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)。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。
提到检索的方法，比如KNN算法，这些都需要用到“距离”这个尺度去度量两者的近似程度。但是，距离也有很多种，除了我们熟悉的欧氏距离之外，其实还有很多。。。 余弦距离： 是一种衡量两个向量相关程度的尺度。
在本文中，数据科学家 Maarten Grootendorst 向我们介绍了 9 种距离度量方法，其中包括欧氏距离、余弦相似度等。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者 | 高超尘 来源 | 开放知识图谱 排版 | PaperWeekly 论文标题： ESimCSE: Enhanced Sample Building Method for Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Embedding 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2109.04380.pdf 代码链接： https://github.com/caskcsg/ESimCSE 动机 对
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 高超尘 单位 | 中国科学院信息工程研究所 来源 | 开放知识图谱 来自 | PaperWeekly 论文标题： ESimCSE: Enhanced Sample Building Method for Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Embedding 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2109.04380.pdf 代码链接： https://github.com/ca
向量是2D、3D数学研究的标准工具，在3D游戏中向量是基础。因此掌握好向量的一些基本概念以及属性和常用运算方法就显得尤为重要。在本篇博客中，马三就来和大家一起回顾和学习一下Unity3D中那些常用的3D数学知识。
许多算法，不管是有监督的还是无监督的，都会使用距离测量。这些度量方法，如欧氏距离或余弦相似度，经常可以在KNN、UMAP、HDBSCAN等算法中找到。
解释一下图片：这里feature可以指一篇文档分词后的某个词，即将文档中的某个词作为一个特征。weight是这个词的权重，这里可以是这个词在这个句子中出现的次数。
欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m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）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。
1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=0.1) #注意，你可以这样子递减 seq(10, 1, by=-0.1) #除了设置步长，还可以设置均分的步数 seq(10, 1, length.out=10) seq(10, 1, length.out=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中
汉明重量是一串符号中非零符号的个数。因此它等同于同样长度的全零符号串的汉明距离。在最为常见的数据位符号串中，它是1的个数。
上图为 2018 年 4 月在杭州阿里中心听 Michael Jordan 讲座时所摄，他本人也是 distance metric learning 研究的开山鼻祖之一。当时只知大佬名气、不知大佬风范，现如今读起文章来，才觉得很幸运曾经有过的时空上的交集，希望以后能努力做好自己的研究。
ShapeNet_A Shapelet-Neural Network Approach for Multivariate Time Series Classification（AAAI21）
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度，相似程度的评价有很多角度：单纯的字面相似度（例如：我和他 v.s. 我和她），语义的相似度（例如：爸爸 v.s. 父亲）和风格的相似度（例如：我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶）等等。
距离(distance，差异程度)、相似度(similarity，相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离，这些方法作为机器学习的基础概念，广泛应用于如：Kmeans聚类、协同过滤推荐算法、相似度算法、MSE损失函数、正则化范数等等。本文对常用的距离计算方法进行归纳以及解析，分为以下几类展开：
jvm-sandbox-repeater 是阿里开源的一款可基于 jvm-sandbox (阿里另一开源项目)可对应用目标 jvm 进行动态增强同时对目标服务的指定流量进行录制及回放的工具，使用过程中遇到如下问题:
在上一章中，我们已经介绍了Cg语言的基础数据类型（7种）、内置数据类型，以及数组、结构、接口等类型，本章将在此基础上讨论Cg中的表达式，表达式由操作符（operator）关联一个或多个操作数（operand）构成，我们首先阐述各种类型的操作符，并结合数据类型讲解操作符的具体使用方法。
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汉明距离（Hamming Distance），就是将一个字符串变成另一个字符串所需要的替换次数。
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： d(x,x) = 0 // 到自己的距离为0 d(x,y) >= 0 // 距离非负 d(x,y) = d(y,x) // 对称性: 如果 A 到 B 距离是 a，那么 B 到 A 的距离也应该
相信大家已经读过数据科学中 17 种相似性和相异性度量(上)，如果你还没有阅读，请戳👉这里。本篇将继续介绍数据科学中 17 种相似性和相异性度量，希望对你有所帮助。 ⑦ 皮尔逊相关距离 相关距离量化了两个属性之间线性、单调关系的强度。此外，它使用协方差值作为初始计算步骤。但是，协方差本身很难解释，并且不会显示数据与表示测量之间趋势的线的接近或远离程度。 为了说明相关性意味着什么，回到我们的 Iris 数据集并绘制 Iris-Setosa 样本以显示两个特征之间的关系：花瓣长度和花瓣宽度。 📷 具有两个特征测
摘要本文将了解一下ElasticSearch控制相关度分数的TF/IDF，和向量空间模型
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
参考 https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/scoring-theory.html#tfidf
NumPy中有一个非常方便的特性：broadcasting。当我们对两个不同长度的numpy数组作二元计算（如相加，相乘）的时候，broadcasting就在背后默默地工作。本文我们就来介绍下numpy的broadcasting。 什么是broadcasting 我们通过一个简单的例子来认识一下broadcasting，考虑下面的代码 import numpy as np a = np.array([0, 1, 2]) b = np.array([5, 5, 5]) c = a + b a+b其实是把
数组（array）与矩阵类似，但是维度可以大于2。数组可通过array函数创建，形式如下：
在欧几里得空间中定义了距离和向量长度（范数）之后，就可以继续定义角度，以平面几何空间为例，如图1-5-9所示，设
给你两个整数数组 source 和 target ，长度都是 n 。 还有一个数组 allowedSwaps ，其中每个 allowedSwaps[i] = [ai, bi] 表示你可以交换数组 source 中下标为 ai 和 bi（下标从 0 开始）的两个元素。 注意，你可以按 任意 顺序 多次 交换一对特定下标指向的元素。
在信息论、语言学和计算机科学中，Levenshtein distance是用于测量两个字符串之间差异的字符串度量。非正式的说就是两个单词之间的Levenshtein distance是将一个单词更改为另一个单词所需的单字符编辑（插入，删除或替换）的最小步骤。
本文介绍CIKM20上微信发表的一篇文章《Learning to Build User-tag Profile in Recommendation System》，主要介绍了微信看一看（"Top Stories"）中，如何进行用户对标签的兴趣建模，进而提升召回和推荐的效果。
Go 语言里面的数组其实很不常用，这是因为数组是定长的静态的，一旦定义好长度就无法更改，而且不同长度的数组属于不同的类型，之间不能相互转换相互赋值，用起来多有不方便之处。
向量和标量最大的区别在于，向量除了拥有数值的大小，还拥有方向。向量或者矢量中的“向”和“矢”这两个字，都表明它们是有方向的。
大数据文摘作品，转载要求见文末 翻译 | 张静，狗小白 马卓群 校对 | 海抒 后期 | 郭丽（终结者字幕） 后台回复“字幕组”加入我们！ 人工智能中的数学概念一网打尽！欢迎来到YouTube网红小哥Siraj的系列栏目“The Math of Intelligence”，本视频是该系列的第三集，讲解与向量、矩阵等相关的概念，以及在机器学习中的运作机理。后续系列视频大数据文摘字幕组会持续跟进，陆续汉化推出喔！ 全部课表详见： https://github.com/llSourcell/The_Math_
对新个体分类时，需要查找训练集，找到与该新个体最相似的个体，然后根据该个体所属类别将新个体归类到该类别下。
你可以使用数字转换函数，如 uint8 或 uint16 字符串中的字符转换成数字代码。
A.深度学习基础入门篇二：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解
拟合：已知有限个数据点，求近似函数，可不过已知数据点，只要求在某种意义下它在这些点上的总偏差最小。
前面介绍过Transformer作为一种特征抽取器的强大之处。那么，它有没有弱点呢？能不能改进呢？
胶囊是一组神经元，它会学习检测给定区域图像的特定目标,它输出一个向量，向量的长度代表目标存在的概率估计，用向量的方向表示实体的属性。如果对象有轻微的变化(例如移位、旋转、改变大小等)，那么胶囊将输出相同长度但方向略有不同的向量，因此，胶囊是等变化的(Equivariance)。 CNN:
作者（三位Google大佬）一开始提出DNN的缺点，DNN不能用于将序列映射到序列。此论文以机器翻译为例，核心模型是长短期记忆神经网络（LSTM），首先通过一个多层的LSTM将输入的语言序列（下文简称源序列）转化为特定维度的向量，然后另一个深层LSTM将此向量解码成相应的另一语言序列（下文简称目标序列）。我个人理解是，假设要将中文翻译成法语，那么首先将中文作为输入，编码成英语，然后再将英语解码成法语。这种模型与基于短语的统计机器翻译(Static Machine Translation, SMT)相比，在BLUE(Bilingual Evaluation Understudy)算法的评估下有着更好的性能表现。同时，作者发现，逆转输入序列能显著提升LSTM的性能表现，因为这样做能在源序列和目标序列之间引入许多短期依赖，使得优化更加容易
文章于2023年发表于CVPR会议上的一篇论文。该会议是计算机视觉任务中的TOP会议。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2208.09424 开源地址：暂未开源（重点是Idea）
参加这次比赛的初衷是作为机器学习课程的大作业，这两天写了课程报告，所以将报告内容修改了一下进行分享。 我所在的团队(“中国国家跳水队”，排名如队名，一度严重跳水)获得了初赛第3, 复赛第9, 决赛第6的成绩，正好擦边获得了三等奖。（小编：比赛的时候取个好名字有多重要：） 主要分为三个部分，分别为比赛背景介绍，团队主要方案介绍，其他方案介绍。其中最后一部分包含了一些其他队伍在决赛赛后分享时提到的思路。 比赛背景介绍 此部分主要内容摘自比赛官网，详细内容见比赛官网 https://biendata.com/co
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