参考链接： Java程序计算两组之间的差异 今天继续分享一道Java面试题: 题目:Java 中，如何计算两个日期之间的差距？ ...查阅相关资料得到这些知识，分享给大家: java计算两个日期相差多少天小时分钟等 转载2016年08月25日 11:50:00 1、时间转换 data默认有toString() 输出格林威治时间...，比如说Date date = new Date(); String toStr = date.toString(); 输出的结果类似于： Wed Sep 16 19:02:36 CST 2012 ...1000* 24* 60* 60; longnh = 1000* 60* 60; longnm = 1000* 60; // long ns = 1000; // 获得两个时间的毫秒时间差异...计算差多少小时 longhour = diff % nd / nh; // 计算差多少分钟 longmin = diff % nd % nh / nm; // 计算差多少秒
低秩表示HDLR得到的距离度量与潜在语义分析（LSA）使用的距离度量类似。这个距离将数据投影到低维因子空间中，并且两个示例之间的结果距离是它们的投影之间的距离。我们的低阶方法可以看作是半监督的。...该问题被描述为学习满足给定约束集的“最大熵”马氏距离问题。在数学上，这导致了一个具有矩阵值目标函数的凸规划问题，称为对数行列式(LogDet)散度。...在术语频率模型中，两个文档可以具有非常相似的上下文含义，但是可能不一定共享许多相同的单词。因此，两个文档之间的内积可能非常小，甚至为零，从而导致较大的欧几里德距离。...考虑两点x和y的潜在因素之间的欧氏距离： 其中： 低阶马氏距离也可以在O（dk）时间内有效地计算，因为二维实例x和y之间的距离可以通过首先通过计算R T x和R T y将它们映射到低维空间来计算，然后在低维点之间计算标准平方欧几里德距离...注意，后一步可能不需要，因为如下所示，可以在O(dk)时间内计算两点之间的低阶马氏距离，而无需显式计算A。 【总结】：本文介绍了度量学习如何处理高维数据问题。
低秩表示HDLR得到的距离度量与潜在语义分析（LSA）使用的距离度量类似。这个距离将数据投影到低维因子空间中，并且两个示例之间的结果距离是它们的投影之间的距离。我们的低阶方法可以看作是半监督的。...右边的表格显示了句子中每个单词的计数。从左下角的内积矩阵可以看出，即使这三个句子都是关于度量学习的，文档A和C之间的距离也很大。...在术语频率模型中，两个文档可以具有非常相似的上下文含义，但是可能不一定共享许多相同的单词。因此，两个文档之间的内积可能非常小，甚至为零，从而导致较大的欧几里德距离。...低阶马氏距离也可以在O（dk）时间内有效地计算，因为二维实例x和y之间的距离可以通过首先通过计算R T x和R T y将它们映射到低维空间来计算，然后在低维点之间计算标准平方欧几里德距离b。...注意，后一步可能不需要，因为如下所示，可以在O(dk)时间内计算两点之间的低阶马氏距离，而无需显式计算A。 ? 【总结】：本文介绍了度量学习如何处理高维数据问题。
ok，咱们一起来学习一下~ 欧几里德距离（Euclidean Distance） 欧几里德距离（Euclidean Distance）是用来计算两个点之间的距离的一种度量方法。...常见使用场景 数据挖掘：欧几里德距离可用于测量不同数据样本之间的相似度，例如聚类分析和推荐系统。 机器学习：欧几里德距离可以作为分类算法中的特征之间的相似性度量，如K近邻算法。...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...它定义为两个向量在每个维度上元素差的最大值。...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。
一般向量或者矩阵都有两个方法，dense表示密集版，sparse表示稀疏版，稀疏版是可以指定下标的。...基本的统计方法 colStats 以列统计基本数据，count个数、max最大值、mean最小值、normL1欧几里德距离、normL2曼哈顿距离、numNonzeros不为0的个数、variance标准差...随机数 RandomRDDs.normalRDD(sc,100) 5 协同过滤 协同过滤可以基于人也可以基于物品，不足之处在于： 基于人会对热点物品不够精确 基于物品，但是没有什么多样性 相似度度量 基于欧几里德距离的计算...基于夹角余弦的相似度计算 他们的区别： 欧几里德注重空间上的差异 夹角余弦注重趋势 最小二乘法 最小二乘，就是基于均方误差寻找最佳匹配函数的过程。...在矩阵中就是把大矩阵拆分成连个小矩阵的计算。
在蒙特利尔神经学研究所(MNI)空间中，我们将功能结构计算为相等欧氏距离r的成对之间的功能相关性(图1F)。我们将Kolmogorov结构函数与Kuramoto局部序参量相结合，证明了类湍流动力学。...图3A显示了经验HCP dMRI人脑纤维束与指数距离规则之间的密切关系。具体地说，该图显示了Schaefer分区中成对区域之间的下纤维密度作为节点之间欧几里德距离r的函数的示意图。...因此，结构函数将功能连通性(FC)的演化描述为等距离节点之间的欧几里德距离的函数，这不同于通常的包含距离的功能连通性定义。...请注意解耦情况(G = 0)是如何类似于随机时空动力学的，而两种情况表现出不同程度的湍流(如图3B中R的标准差D的值所示)。图4B显示了相邻26个分区中R的时空演变对应的2D图(与图2D相似)。...图6B显示了任务特定异常重叠的量化，通过在两个阈值对7个任务阈值化计算任务特定区域之间的交集。
即使有些使用欧几里德距离来度量相似性的方法可以转换到双曲空间，但它们在预测性能方面不如双线性模型。 结合以上一系列问题，该文章提出了将分层多关系数据嵌入双曲几何的庞加莱球中（MuRP）的方法。...其中，d是距离函数d:ℇ×R×ℇ→R+；es、eo表示主客体实体嵌入es，eo∈Rd；R∈Rd*d是对角关系矩阵；bs、bo分别表示其标量偏差bs，bo∈R。...这两个模型都用来训练最小化伯努利负对数似然损失，计算方法如式6所示： ? 其中，p是预测概率，y是指示样本是正还是负的二进制标签，N是训练样本的数量。...对于层次关系，文章还研究了图中任意两个节点之间的最大最短路径和平均最短路径。...从表3中我们可以看到，这两个模型在Khs层次结构得分为0的非层次对称关系性能都比较好，而MuRP在层次关系上的性能优于MuRE。对于形成较深树的关系，MuRE和MuRP之间的性能差异通常较大。
词是通过在一个高维空间的位置给定的，而（遵照一定的变换）这些位置之间的欧几里德距离映射了树距离。 但这一发现还伴随着一个很有趣的谜题。树距离与欧几里德距离之间的映射不是线性的。...图 1：你无法在保证距离不变的同时将这个树嵌入到欧几里德空间中 事实上，图 1 中的树就是一个标准示例，表明并非所有度量空间都可以等距离地嵌入到 R^n 中。...考虑边有权重的树，两个节点之间的距离是它们之间的最短路径上边的权重的和。在这种情况下，我们也总是可以创建毕达哥拉斯嵌入。...但在此之后，两个词的上下文嵌入之间的欧几里德距离的平方接近两个词之间的解析树距离。这就是前一节的数学计算发挥功效的地方。用我们的术语说，这个上下文嵌入接近一个句子的依存解析树的毕达哥拉斯嵌入。...在下面的图 6 中，每条边的颜色表示欧几里德距离与树距离之间的差。我们也用虚线连接了没有依存关系但位置（在 PCA 之前）比预期的近得多的词对。 ?
然后我们可以使用欧几里得距离，它给出了与前两个数据点之间的平均值的不同距离。这就是马哈拉诺比斯指标的作用。 两个物体 P 和 Q 之间的马氏距离。 其中C表示属性或特征之间的协方差矩阵。...现在评估协方差矩阵，其定义二维空间中的协方差矩阵如下： 其中 Cov[P,P] = Var[P] 和 Cov[Q,Q]= Var[Q]，以及两个特征之间的协方差公式： 因此，两个物体 A 和 B 之间的马哈拉诺比斯距离可以计算如下...Jensen-Shannon 距离。 其中 R 是 P 和 Q 之间的中点。...⑮ 杰卡德/谷本距离 用于衡量两组数据之间相似性的指标。有人可能会争辩说，为了衡量相似性，需要计算两个给定集合之间的交集的大小（基数、元素数）。...不是用 Jaccard 计算两个集合之间的联合大小，而是计算 P 和 Q 之间点积的大小。而不是在 Jaccard 公式的分母中添加项；你正在计算余弦公式中两者之间的乘积。我不知道那是什么解释。
题目: 我们有一个由平面上的点组成的列表 points。需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点。 （这里，平面上两点之间的距离是欧几里德距离。） 你可以按任何顺序返回答案。...示例: 示例1: 输入：points = [[1,3],[-2,2]], K = 1 输出：[[-2,2]] 解释： (1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10)， (-2, 2) 和原点之间的距离为...x、y轴的坐标，距离为z： 求前k个距离最小的点，即前k小的z 遍历求每个位置points中对应的z的大小并且排序，返回前k个元素 都忘记勾股定理还有名字叫"欧几里德定理"... ?...找出数组中对前K小的元素排序： 先从数列中取出一个数作为基准数points[left] 分区过程，将比这个数大的数全放到它的右边，小于或等于它的数全放到它的左边。...如果左边有k个元素则结束排序 多于K则left到K之间还存在未替换出的非前K小元素 少于K则还有前K小元素未替换到前K的位置 var kClosest = function (points, K) {
曼哈顿距离（Manhattan Distance） 曼哈顿距离衡量两个向量之间沿坐标轴的总距离。在二维空间中，曼哈顿距离等于两个点横坐标差的绝对值加上纵坐标差的绝对值。...缺点：不考虑维度之间的相关性。切比雪夫距离（Chebyshev Distance） 切比雪夫距离是衡量两个向量之间的最大维度差值。...在二维空间中，切比雪夫距离等于两个点横坐标差的最大绝对值和纵坐标差的最大绝对值中的较大值。优点：对异常值不敏感，适用于稀疏数据。缺点：不考虑维度之间的相关性。...马氏距离可以解决特征之间的相关性和尺度不同的问题。优点：考虑了特征之间的相关性，适用于高维数据。缺点：需要估计协方差矩阵，计算复杂度较高。...余弦相似度（Cosine Similarity） 余弦相似度衡量两个向量之间的夹角余弦。它通过计算两个向量的内积除以它们的模的乘积来衡量相似度。
d（P，Q）表示两个块之间的欧几里得距离。通过积分相似块获得的最终矩阵是流程图第1步左下角的蓝色R矩阵。 ? 由噪声分组的块的说明由白高斯噪声（均值为零和标准偏差为15）降级的图像。...参考块标有“ R”，其余块与之匹配。 第二步，协同过滤：在形成几个三维矩阵之后，首先对每个三维矩阵中的二维块进行二维变换，可以使用小波变换或DCT变换等。 ?...Hadamard变换矩阵也是一个方矩阵，仅包含+1和-1两个矩阵元素。 ? 任何两行或任何两列之后的数字总和必须为零，也就是说，在不同的行或不同的列之间，它们都彼此正交。...最终估算 在基本的估计，大大消除了噪音。对于嘈杂的原始图片的每个目标块，可以将相应的基本估计块的欧几里德距离直接用于度量相似度。按从最小到最大的距离排序，并最多选择前N个。...两个三维矩阵都经过二维和一维转换。这里的二维变换通常使用DCT变换以获得更好的结果。使用维纳滤波来缩放由噪声图形成的三维矩阵的系数。该系数是从根据基准和噪声强度估算的三维矩阵的值中获得的。
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。...余弦相似度很有优势，因为即使两个相似的文件由于大小而在欧几里德距离上相距甚远（比如文档中出现很多次的某个词或多次观看过同一部电影的某用户），它们之间也可能具有更小的夹角。夹角越小，则相似度越高。...row_columns：如果你衡量的是列之间的距离，则设为 1；如果你衡量的是行之间的距离，则设为 0； size：所得矩阵的所需大小。也就是说，当寻找用户或商品相似度时，这就是用户或商品的数量。...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.
这一步可以通过最小化两个分布之间的 KL 散度（损失函数）而实现，这一过程可以定义为： ?...使用 NumPy 构建欧几里德距离矩阵 计算 p_i|j 和 q_i|j 的公式都存在负的欧几里德距离平方，即-||x_i - x_j||^2，下面可以使用代码实现这一部分： def neg_squared_euc_dists...，该函数使用矩阵运算的方式定义，该函数将返回一个 N 阶方阵，其中第 i 行第 j 列个元素为输入点 x_i 和 x_j 之间的负欧几里德距离平方。...将这两个函数放在一起后，我们能构建一个函数给出矩阵 P，且元素 P(i,j) 为上式定义的 p_i|j： def calc_prob_matrix(distances, sigmas=None):...以下的 find_optimal_sigmas 函数确实是这样做的以搜索所有的σ_i，该函数需要采用负欧几里德距离矩阵和目标困惑度作为输入。
以下是常用的聚类中的距离度量算法及其介绍，以及相应的优缺点分析： 名称 介绍 优缺点分析 欧氏距离（Euclidean Distance） 欧氏距离是最常用的距离度量算法之一，它衡量两个向量之间的直线距离...缺点：不考虑维度之间的相关性。 切比雪夫距离（Chebyshev Distance） 切比雪夫距离是衡量两个向量之间的最大维度差值。...在二维空间中，切比雪夫距离等于两个点横坐标差的最大绝对值和纵坐标差的最大绝对值中的较大值。 优点：对异常值不敏感，适用于稀疏数据。缺点：不考虑维度之间的相关性。...马氏距离可以解决特征之间的相关性和尺度不同的问题。 优点：考虑了特征之间的相关性，适用于高维数据。缺点：需要估计协方差矩阵，计算复杂度较高。...余弦相似度（Cosine Similarity） 余弦相似度衡量两个向量之间的夹角余弦。它通过计算两个向量的内积除以它们的模的乘积来衡量相似度。
其中x是样本矩阵或者数据框。method表示计算哪种距离。method的取值有： euclidean 欧几里德距离，就是平方再开方。...先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。...其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最段距离。。。...在r中的实现 dbscan(data， eps， MinPts， scale， method， seeds， showplot， countmode) 其中eps是距离的半径，minpts是最少多少个点...scale是否标准化（我猜) ，method 有三个值raw，dist，hybird，分别表示，数据是原始数据避免计算距离矩阵，数据就是距离矩阵，数据是原始数据但计算部分距离矩阵。
1，循环做了t-1次，最好情况是只做了1次，可以得出O（n）=n/2; 2、欧几里德算法 欧几里德算法又称辗转相除法， 用于计算两个整数a, b的最大公约数。...gcd($b, $t): $b; } 欧几里德的时间复杂度O(n)= log n 3、Stein 算法 欧几里德算法是计算两个数最大公约数的传统算法，无论是理论，还是从效率上都是很好的。...但是对于更大的素数，这样的计算过程就不得不由用户来设计，为了计算两个超过64位的整数的模，用户也许不得不采用类似于多位除法手算过程中的试商法，这个过程不但复杂，而且消耗了很多CPU时间。...对于现代密码算法，要求计算128位以上的素数的情况比比皆是，设计这样的程序迫切希望能够抛弃除法和取模。 Stein算法由J.Stein 1961年提出，这个方法也是计算两个数的最大公约数。...b[1..M]用来存储当前组合中的元素(这里存储的是元素下标)， 常量M表示满足条件的一个组合中元素的个数，M=m，这两个参数仅用来输出结果。
然后来看下两者的输出元素个数计算公式之间的联系，比如给定两个序列长度分别为 和 的序列，Convolution操作的到的序列长度为 ，然后和 或者 长度的序列做Correlation...还有一点要提下，就是Winograd这个算法发明出来其实是用来加速Convolution操作的，所以计算变换矩阵也是从Convolution角度去计算，而计算出来的变换矩阵在做一点小变动之后，也可以直接应用在深度学习的...接着来看下如何用扩展欧几里得[13,20]算法求解裴蜀等式，简单来说扩展欧几里德算法是对欧几里德算法的扩展，它可以用来求解形如 的方程的一组整数解。...3.2、Winograd F(2,3)变换矩阵推导 现在来看下具体到F(2,3)的变换矩阵是如何得到的。...然后看下如何提取出变换矩阵，首先对公式作一些改动，把除2操作移动到 的计算里面： 通过观察上面的式子就能抽取出序列 , 各自的变换矩阵 ,还有最后输出变换矩阵 ：
结果，当特征空间的维度变为无穷大时，从采样点到质心的最小和最大欧几里德距离的差和最小距离本身的比率趋于为零： (2) ? 因此，距离测量开始丧失其在高维空间中测量差异的有效性。...由于分类器取决于这些距离度量（例如欧几里德距离，马哈拉诺比斯距离，曼哈顿距离），所以在较少维度空间中分类通常更容易，其中较少特征用于描述感兴趣对象。...类似地，高斯似然在高维空间中变得平坦和长尾分布，使得最小和最大似然之间的差的比率和最小似然本身趋于零。 如何避免维度的诅咒 图1表明，当问题的维数变得太大时，分类器的性能会降低。...假设我们在3D空间中操作，使得协方差矩阵是由6个唯一元素（对角线上的3个方差和非对角线上的3个协方差）组成的3×3对称矩阵。...分类器方差的增加对应于过拟合。 另一个有趣的问题是应该使用哪些特征。给定一组N个特征;我们如何选择M个特征的最佳子集，使得M <N？一种方法是在图1所示的曲线中搜索最优。
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