前言 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博客: https://www.yingjoy.cn/ 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，...欧式距离(Euclidean Distance) 欧式距离是最易于理解的一种距离计算方法，也称欧几里得距离，源自欧式空间中两点的距离公式，是指在m维空间两点之间的真实距离，欧式距离在机器学习中使用的范围比较广...标准化欧式距离(Standardized Euclidean Distance ) 在长方体区域进行聚类的时候，普通的距离计算公式无法满足需求，按照普通距离计算后进行聚类出的大多数是圆形区域，这时候需要采用标准化欧氏距离计算公式...这篇文章中曼哈顿距离，欧式距离，明式距离，切比雪夫距离的区别 给了一个很形象的解释如下： 比如，有同样两个人，在纽约准备到北京参拜天安门，同一个地点出发的话，按照欧式距离来计算，是完全一样的。 ...Python 实现 : 相关系数可以利用numpy库中的corrcoef函数来计算 例如 对于矩阵a,numpy.corrcoef(a)可计算行与行之间的相关系数，numpy.corrcoef(a,rowvar
点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 前言 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式...欧式距离(Euclidean Distance) 欧式距离是最易于理解的一种距离计算方法，也称欧几里得距离，源自欧式空间中两点的距离公式，是指在m维空间两点之间的真实距离，欧式距离在机器学习中使用的范围比较广...标准化欧式距离(Standardized Euclidean Distance ) 在长方体区域进行聚类的时候，普通的距离计算公式无法满足需求，按照普通距离计算后进行聚类出的大多数是圆形区域，这时候需要采用标准化欧氏距离计算公式...这篇文章中曼哈顿距离，欧式距离，明式距离，切比雪夫距离的区别 给了一个很形象的解释如下： 比如，有同样两个人，在纽约准备到北京参拜天安门，同一个地点出发的话，按照欧式距离来计算，是完全一样的。...Python 实现 : 相关系数可以利用numpy库中的corrcoef函数来计算 例如 对于矩阵a,numpy.corrcoef(a)可计算行与行之间的相关系数，numpy.corrcoef(a,rowvar
你还在为小程序中计算两个经纬度之间的距离发愁吗？ 你还在为小程序中地址逆向解析发愁吗? 你还在为小程序中路线规划，地点搜索发愁吗? 好消息！好消息！...API 实现自己的服务接口，如图2 腾讯地图webservice API 计算两个经纬度的距离。...如图2 腾讯地图webservice API 计算两个经纬度的距离 2 有了官方支持时的调用 最近需要做小程序的地址解析和计算距离，查看 腾讯地图开放平台时，发现平台已经支持小程序中的使用了，如图3。...图 3 腾讯位置服务支持在小程序中使用 而且调用非常简单：只需要引入他的一个JS 文件，就可以使用了，如图4腾讯位置在小程序中的应用。 ?...图4 腾讯位置服务在小程序中的应用 具体调用实例如下： var QQMapWX = require('../..
参考链接： Python中的复数1(简介) 在二维平面会涉及到两个变量x, y，并且有的时候需要计算两个二维坐标之间的距离，这个时候将二维坐标转化为复数的话那么就可以使用python中的abs绝对值函数对复数取绝对值来计算两个点之间的距离或者是计算复数的模...，当我们将两个复数对应的坐标相减然后对其使用abs绝对值函数那么得到的就是两点之间的距离，对一个复数取绝对值得到的就是复数的模长 if __name__ == '__main__': points...= [[1, 0], [0, 1], [2, 1], [1, 2]] for i in points: print(i) # 使用python中的解包将每个点转换为复数表现形式... points = [complex(*z) for z in points] for i in range(len(points)): # 计算每个复数的模长 ...points[i] = abs(points[i]) print(points) # 比如计算(0, 1) (1, 2)两点之间的距离 point1 = complex(0, 1
特征选择：在特征选择过程中，距离算法可以用来衡量特征之间的相关性或互信息。通过计算特征之间的距离或相似性，可以选择与目标变量高度相关的特征，以提高模型的性能或减少特征空间的维度。...下面是一个使用 Python 代码计算欧几里德距离： import math def euclidean_distance(point1, point2): """ 计算两个点之间的欧几里德距离...：", distance) 对于示例中的点（2, 3）和（5, 7），计算结果为欧几里德距离为5。...物流管理：曼哈顿距离可用于计算货物从仓库到目的地的最短配送路径。 特征选择：曼哈顿距离可用于评估特征之间的相关性，从而进行特征选择和降维。...在函数中，我们首先确保两个向量具有相同的长度。然后，使用生成器表达式和 zip 函数计算每个维度上的差值，并取得差值的最大绝对值，即切比雪夫距离。 输出结果将显示切比雪夫距离，即在该示例中为 3。
前言 在机器学习中有很多地方要计算相似度，比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法，其中有欧几里德距离(欧式距离)、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。...我们这里把一些常用的相似度计算方法，用python进行实现以下。大家都是初学者，我认为把公式先写下来，然后再写代码去实现比较好。...欧几里德距离(欧式距离) 几个数据集之间的相似度一般是基于每对对象间的距离计算。最常用的当然是欧几里德距离，其公式为： ?...，欧几里德距离就不如皮尔逊相关度‘稳定’，它会在出现偏差时倾向于给出更好的结果。...1,3,4,3,2,3,4,3] print pearson(p,q) 得出结果是：0.00595238095238 曼哈顿距离 曼哈顿距离是另一种相似度计算方法，不是经常需要，但是我们仍然学会如何用python
使用欧几里德距离计算A和当前点之间的距离。 按照递增顺序对距离进行排序。 从中选出k个最近距离来对A类进行投票。...优点和缺点 一般而言，k-NN分类器有两个重要参数：邻居数量以及数据点之间的距离计算方式。 在实践应用中，一般使用少数3个或5个邻居时效果通常会很好。...一般情况下，都是使用欧几里德距离，欧几里得距离在许多设置中效果都不错； k-NN的优势之一是该模型非常易于理解，并且通常无需进行大量参数调整的情况下就能获得比较不错的性能表现。...该方法通常在具有许多特征（数百或更多）的数据集上表现不佳，并且对于大多数特征在大多数情况下为0的数据集（所谓的稀疏数据集）而言尤其糟糕。...而对于大型的数据集，需要耗费比较大的存储。此外，还需要计算数据库中每个数据点距离预测点的的距离，这个过程会很麻烦，且耗时多。
但是当我们处理大量迭代（数百万/十亿行）时，使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时，后来才意识到它行不通。这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。 什么是矢量化？...If-else 语句 我们实现了很多需要我们使用“If-else”类型逻辑的操作。我们可以轻松地将这些逻辑替换为 python 中的矢量化操作。...解决机器学习/深度学习网络 深度学习要求我们解决多个复杂的方程式，而且需要解决数百万和数十亿行的问题。在 Python 中运行循环来求解这些方程式非常慢，矢量化是最佳解决方案。...例如，计算以下多元线性回归方程中数百万行的 y 值： 我们可以用矢量化代替循环。...与 Python 中的循环相比，它快 165 倍。 结论 python 中的矢量化速度非常快，无论何时我们处理非常大的数据集，都应该优先于循环。
参考链接： 使用Python进行鼠标和键盘自动化 在计算机上打开程序和进行操作的最直接方法就是，直接控制键盘和鼠标来模仿人们想要进行的行为，就像人们坐在计算机跟前自己操作一样，这种技术被称为“图形用户界面自动化...python界面引入模块 1.2 解决程序出现的错误，及时制止 在开始 GUI 自动化之前，你需要知道如何解决可能发生的问题。...1.2.1 通过任务管理器来关闭程序 windows中可以使用 Ctrl+Alt+Delete键来启动，并且在进程中进行关闭，或者直接注销计算机来阻止程序的乱作为 1.2.2 暂停和自动防故障设置 ...1.4.2 拖动鼠标 拖动即移动鼠标，按着一个按键不放来移动屏幕上的位置，例如：可以在文件夹中拖动文件来移动位置，或者将文件等拉入发送框内相当于复制粘贴的操作 pyautogui提供了一个pyautogui.dragTo...，意为着RGB的颜色值 1.5.2 分析屏幕快照 假设你的 GUI 自动化程序中，有一步是点击蓝色选项。
（2）基于欧几里德距离的相似度 欧几里德距离计算相似度是所有相似度计算里面最简单、最易理解的方法。...计算出来的欧几里德距离是一个大0的数，为了使其更能体现用户之间的相似度，可以把它规约到(0.1]之间，最终得到如下计算公式： 只要至少有一个共同评分项，就能用欧几里德距离计算相似度，如果没有共同评分项...，那么欧几里德距离也就失去了作用。...余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非在距离或长度上，计算公式如下所示： 从图10-3可以看出距离度量衡量的是空间各点间的绝对距离，跟各点所在的位置坐标直接相关；而余弦相似度衡量的是空间向量的夹角...而且计算量会相对较少 (2) 如果item数量远远大于user数量, 则采用User-CF效果会更好, 原因同上 (3) 在实际生产环境中, 有可能因为用户无登陆
在无监督学习中，K-Means算法是一种聚类算法，它通过欧几里得距离计算指定的数据点与聚类中心的距离。在推荐系统中，也会用到相似度的计算（当然还有其他方面的度量）。...在Python中，实现斯皮尔曼秩相关系数的方法如下： from scipy.stats import spearmanr # 计算斯皮尔曼秩相关系数 corr, _ = spearmanr(x, y)...计算肯德尔秩相关系数的第一步与前述斯皮尔曼秩相关系数一样，也是要得到原始数据的等级数据，然后依据下面的公式计算： 其中 在Python中实现肯德尔相关系数的计算，方法如下： from scipy.stats...可以想象，当你不能穿过建筑物时，这个度量可以用来计算两点之间的距离。 计算曼哈顿距离的公式如下: 下图中的绿线表示欧几里德距离，而紫线表示曼哈顿距离。 ?...在许多机器学习应用中，欧几里德距离是首选的度量标准。然而，对于高维数据来说，曼哈顿距离更可取，因为它产生了更有说服力的结果。
如果你在Python中处理数据，Pandas必然是你最常使用的库之一，因为它具有方便和强大的数据处理功能。...如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据帧中整个列的值，我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列（数据帧中的一列）都可以与 .apply() 一起使用。...但如果数据有数百万行，需要多长时间？我这里没有展示，但是需要几十分钟。这么简单的操纵是不可接受的，对吧？ 我们应该如何加快速度呢？ 这是使用 NumPy 而不是 .apply() 函数的技巧。...因此，要点是，在简单地使用 .apply() 函数处理所有内容之前，首先尝试为您的任务找到相应的 NumPy 函数。 将函数应用于多列 有时我们需要使用数据中的多列作为函数的输入。...我告诉你，对于一个数百万行的数据框，需要 20 多分钟。 我们是否能够找到更高效的方法来执行这项任务呢？ 答案是肯定的。
它在Python中可用，但是在C++中使用它更为合理，因为语言更适合机器人学。它也符合ROS（机器人操作系统）。PCL库可以完成探测障碍物所需的大部分计算，从加载点到执行算法。...如果距离在定义的阈值距离公差范围内，则将该点添加到内联线列表中。 因此需要算法一个参数：距离阈值。 最后选择内点最多的迭代作为模型；其余的都是离群值。...这里可以简单地使用欧几里德聚类，计算点之间的欧几里德距离。 过程如下： 选取两个点，一个目标点和一个当前点 如果目标和当前点之间的距离在距离公差范围内，请将当前点添加到簇中。...如下图这里用不同颜色来代表聚类后的障碍物点云簇 计算KD树 在进行点云聚类问题时，由于一个激光雷达传感器可以输出几万个点云，这将意味有上万次的欧几里德距离计算。...所以KD树能够在计算欧式聚类算法中的计算量大大减少。再加上聚类算法，两者是能够有效获取独立障碍物的有利算法。 边界框 最终的目标是围绕每个点云簇创建一个三维边界框。
首先，ACNet通过自适应地确定特征节点之间的连接状态，在处理内部特征表示时可以灵活地切换全局推理和局部推理。...这种排列方式有利于卷积的操作，能够很好的提取特征，而且不同的数据样本之间，可以根据这种整齐的排列方式，轻松计算距离，最直接的办法就是利用欧式距离。 ? 欧几里得数据结构 ?...n维空间的欧氏距离公式 非欧几里德数据，最大的特点就是排列不整齐，对于数据中的某个节点，很难定义或找到相邻节点，因为相邻节点的位置，数量都是随机的。...为了解决这个问题，作者在论文中提出，三式中的x在喂入公式进行计算之前，首先通过平均池化进行降采样。最后得到的y通过激活函数进行激活，激活函数的组合形式为BN+ReLU。 2....对于Vij来说，在欧几里德数据中，每个值是不同的，而在非欧几里德数据中，数据是共享的，因此会削弱数据的表达能力。为了解决这些问题，对于非结构化的数据，提出了下列公式： ?
等策略根据距离优化预测函数 如何计算预测输出与实际结果的差异？...损失函数是向量范数在线性代数中的应用。范数可以简单地说是向量的量纲。有许多类型的向量范数。 L1范数：也称为曼哈顿距离或Taxicab 范数。...L2范数：也称为欧几里德距离。L2 范数是向量距原点的最短距离，如下图中的红色路径所示： ? 这个距离是用毕达哥拉斯定理计算的。它是 ? 的平方根，等于5。...您可以使用scikit-learn包中的PCA类轻松地在Python中实现PCA： from sklearn.decomposition import PCA // say you want to reduce...因此，它具有k < n的k个特征 以下是在Python中实现截断的SVD的代码（它与PCA非常相似）： from sklearn.decomposition import TruncatedSVD /
在C++、C、Python三种候选语言中，C++ 脱颖而出，成为 TIOBE 2022年度编程语言的最终获得者！...正因为如此，众多开发者可以使用 C++ 快速开发庞大的软件系统（超过数百万行代码），而不一定会陷入维护的噩梦循环中。 ▲图源TIOBE官网 经常看到大家在讨论C++开发语言的学习价值与发展前景。...因为只有这样的高效率编程语言才能完全彻底地发挥机器的功能。 那么如何系统地学习掌握C++语言呢，推荐C++之父Bjarne Stroustrup所著的三本书。...、语言特性以及标准库等，教你学会如何编写具有输入、输出、计算以及简单图形显示等功能的程序。...C++之父Bjarne Stroustrup在《C++语言导学》中描述了现代C++语言的构成。这本简洁、自成体系的导引书籍包含了C++语言大多数主要特性和标准库组件。
参与：Panda 相似度度量和距离度量在整个机器学习领域都是非常基础的概念，数据科学家 Gonzalo Ferreiro Volpi 近日通过浅显易懂的推荐系统示例介绍了这些概念以及它们的计算方式。...在推荐系统中，我们经常谈到「相似度度量」这一概念。为什么？因为在推荐系统中，基于内容的过滤算法和协同过滤算法都使用了某种特定的相似度度量来确定两个用户或商品的向量之间的相等程度。...如果你想要幅度，则应计算欧几里德距离。...上图统计了 sachin、dhoni、cricket 这三个词在所示的三个文档中的出现次数。据此，我们可以绘出这三个向量的图，从而轻松地看出衡量这些文档的余弦和欧几里德距离的差异： ?...欧几里德距离：如果绘制在 n 维空间中，相似的项取决于彼此之间的相近程度。 ? 2. 皮尔森相关性或相关相似度：告诉了我们两个项之间的相关程度。相关性越高，则相似度越高。 ? 3.
KNN是非参数的（它不对底层数据分布做出任何假设），基于实例（我们的算法不会明确建立学习模型，相反，它选择记住训练实例）并使用在监督学习环境中。 KNN如何工作？...这个方法有三个因素很关键：已经分好类的训练集，每条单个记录之间的距离，以及K值即最近邻居数量。 ?...KNN工作原理 做出预测 要为一个没有标签的对象分类，首先计算这个对象与已经分类对象之间的距离，标识离它最近的K个邻居，最近的邻居中的主要分类将作为这个对象的分类。...对于输入的实数变量，最常用的距离计算方法是欧几里德几何距离。 ? KNN预测 距离 欧几里德距离计算为新点与现有点之间的平方差之和的平方根。...其他常用距离计算方法还包括： Hamming 距离 Manhattan 距离 Minkowski 距离 ? 欧几里德距离 K值 找到K值并不容易，K值过小噪声对结果干扰较大，K值过大计算成本较高。
本文解释了计算距离的各种方法，并展示了它们在我们日常生活中的实例。限于篇幅，便于阅读，将本文分为上下两篇，希望对你有所帮助。 "There is no Royal Road to Geometry."...⓪ L2范数，欧几里得距离 欧几里得轮廓 用于数值属性或特征的最常见距离函数是欧几里得距离，其定义在以下公式中： n 维空间中两点之间的欧几里德距离 这个距离度量具有众所周知的特性，例如对称、可微...、凸面、球面…… 在二维空间中，前面的公式可以表示为： 二维空间中两点之间的欧几里德距离。...现实世界中的曼哈顿距离 创建此方法是为了解决计算给定城市中源和目的地之间的距离的问题，在该城市中，几乎不可能直线移动，因为建筑物被分组到一个网格中，阻碍了直线路径。因此得名城市街区。...计算每个单词的频率，出现次数将导致以下结果： 词的频率 在计算出现次数之前，你已经先验地知道文档 A 和 B 在含义上非常相似：“I love to drink coffee” 然而，文件 C 包含文件
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
