如今，我们每个人都在谈论“数据科学”，哈佛商业评论杂志甚至将数据科学家定义为“21世纪最性感的职业”。在这个大数据时代，究竟什么是数据科学？数据科学领域的科学家、从业者们又究竟是怎样的一群人？他们在创造着什么令人着迷的东西？DT君将在2018年走访50位来自各行各业的顶尖数据科学从业者，希望能让你们了解这些神奇的人和他们神秘事儿，为你们一窥数据科学的未来与未知。
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作者：shiwei408 来源：http://blog.csdn.net/shiwei408/article/details/7602324 本文目录： 1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德距离& 杰卡德相似系数 10.相关系数& 相关距离 11.信息熵 1. 欧氏距离(EuclideanDistance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。 (1)
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录： 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦 8. 汉明距离 9. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数 10. 相关系数 & 相关距离 11. 信息
核函数的含义是两个输入变量的相似度，描述相似度的方法有很多种，就本人的项目经验来说用的最多的是相关系数和欧氏距离。本文对机器学习中常用的相似性度量进行了总结。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 作者：郑磊(复旦大学数字与移动治理实验室主任) 回复“郑磊”可下载PPT全文 很荣幸有这个机会向大家简要介绍一下这个报告的内容，这是第一次发布上海政务微信发展报告，只是一个初步的探索和分析，有待未来进一步的深入研究，所以今天很多结论或者建议不一定都是对的，只代表我们的观点和发现，和大家探讨和交流。具体的内容在书面报告里面都有。这个报告的主要目标，是对上海政务微信发展现状和趋势的分析，同时也介绍一些案例，更重要的是提出一些发展建议。 刚才腾讯微信的李继芳女士介绍了微信这些
bp神经网络为大家所熟知，推导中使用了基于梯度下降。而对于更为一般的情况，解决问题的出发点是建立一组函数fi(Ci,Xi), i=1..n，n为输出的个数，也就是函数的个数，对于每个fi，Ci是一
来源：人工智能AI技术作者：苍梧链接：https://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/08/1977733.html本文约4000字，建议阅读8分钟本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 目录
做数据挖掘时,我们经常会用到聚类分析,聚类分析的原理简单的说就是:基于样本点之间的距离大小来给样本点分类,我们把距离当做是衡量样本的相似性的大小,可能因此我们经常听到各种距离,今天我们就来一起看看集中
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。
在对向量进行相似度计算的时候经常需要纠结的是用什么测度来衡量相似度。经常听到的距离测度无非是欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵科夫斯基距离、海明距离、编辑距离、余弦距离、杰卡德距离这么几个，稍微生僻点的再加上什么标准化欧氏距离、卡方距离、马哈拉诺比斯距离、巴塔恰里雅距离、皮尔逊距离。前面说的那些距离大都是一回事，掌握了初中左右的知识基本都能理解，而后面说的这些距离就相对复杂很多了，得有离散统计线性代数这类的扎实功底才能吃透。。。这里就稍微介绍下概念上距离测度的定义，以及简单的距离测度。
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，常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离，利用kNN进行分类时，也是计算个体与已知类别之间的相似性，从而判断个体的所属类别。
详细可以看我之前的博客 度量距离 闵可夫斯基距离(Minkowski distance)
图 | 袋鼠云CTO、金融事业部业务总经理闵佳 闵佳强调称，“解耦”是当前金融数字化平台的核心竞争点之一，也是当前金融机构极为看重的一点。 作者 | 来自镁客星球的韩璐 自国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》提出“加快数字化发展，建设数字中国”后，数字化就成为了市场如火如荼的话题。 而作为一个天生就与数字打交道的行业，金融行业理所当然地成为了排头兵。 落实到具体应用，基于AI、大数据等前沿技术，在过去的几年中，我们也在金融领域看到了多种技术升级与应用，包括智能风控、反洗钱、异常交易分析、智能投顾等。但
📷 翻译 | 顾洪美 责编 | 胡永波 【导读】做AI离不开学术论文，特别是离不开刷arXiv。arXiv预印版的论文甚至还直接引爆了Yoav Goldberg和Yann LeCun去年那场轰动性的深度学习大论战：一方指责arXiv论文简直就是学术领域的“跑马圈地”；另一方则反驳说“跑马圈地”的论文也不是完全没有意义。 尽管arXiv论文只是未经过同行评审的预印版，但是没有它，深度学习领域如此火爆的学术交流几乎就不可能发生。因为arXiv之前，往往要花上数十美金才能读到一篇论文，高高在上
Don't envy what people have, emulate what they did to have it.—— Tim Fargo
由于某些不可抗拒的原因，LaTeX公式无法正常显示. 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，在做分类时，常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用
英国有一部著名的纪录片叫《人生七年》，记录了一群来自英国不同阶层7岁小孩成长到56岁的过程。最终，人们发现，富人的孩子还是富人，穷人的孩子大多还是穷人，其中，只有一位出身贫寒的孩子考上牛津大学改变了命运。
DC010（DEFCON GROUP 010）作为全球安全圈最神秘最前沿的顶级黑客大会DEFCON授权认证的官方GROUP，致力于传播DEFCON GEEK精神，提供一个自由的、灵活的、展示最前沿黑客技术的开放平台。本节课程为DC010技术沙龙中闵晓宇的一段关于《安全身份认证协议与FIDO》的技术分享。PPT如下：
其实训练模型是个力气活，有人说训练模型很简单，把数据塞进去，然后跑完就好了，哦，这样的话谁都会，关键的也就在这里，同样的数据同样的模型，有些人训练的模型在测试集上99%，有些人的则只有95%，甚至90%，其实学习最关键的也在这里，大家同时学一个知识，也都学了，但是理解的程度会大相径庭，注意trick不可不学，并且坑不得不踩。唉，前几天训练好的一个模型，再让自己复现感觉也很难搞定了，天时地利人和！！！今天开始搞传统机器学习的理论和实践，突然发现这是自己的短板，其实也不是啦：李航老师统计学看了4遍，周志华老师机器学习看了一遍，模式分类那本大厚书粗略看了一遍，经典的数据挖掘看了一遍，还看了一本机器学习的忘记名字了，吴恩达的课看了一遍，还看了一些英文资料，机器学习实践照着敲了一遍，在就是一些零零碎碎的.....，虽然做过一些实践，但是缺乏工程上的磨练。
闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance)，也被称为 闵氏距离。它不仅仅是一种距离，而是将多个距离公式（曼哈顿距离、欧式距离、切比雪夫距离）总结成为的一个公式。
计算化学中有时会要求我们计算两个向量的相似度，如做聚类分析时需要计算两个向量的距离，用分子指纹来判断两个化合物的相似程度，用夹角余弦判断两个描述符的相似程度等。计算向量间相似度的方法有很多种，本文将简单介绍一些常用的方法。这些方法相关的代码已经提交到github仓库
度量相似性（similarity measure）即距离度量，在生活中我们说差别小则相似，对应到多维样本，每个样本可以对应于高维空间中的一个数据点，若它们的距离相近，我们便可以称它们相似。
工匠的玩具 可能是太过于孤独的缘故，人类很早就开始了对人工智能的想象。大约在公元前900年，在中国的西周时期，据载有个巧匠就发明了一个神奇的机器舞姬，第一是外形和常人无异： 周穆王西巡狩......道有献工名偃师......王荐之，曰：‘若与偕来者何人邪？’对曰：‘臣之所造能倡者。’穆王惊视之，趋步俯仰，信人也。 第二是能歌善舞： 巧夫颔其颐，则歌合律；捧其手，则舞应节。千变万化，惟意所适。”因而周穆王“以为宝人也，与盛姬内御并观之。 第三是还能调戏王的女人： 技将终，倡者瞬其目而招王之左右侍妾。 根据描述
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
大数据时代，真正体现数据价值的可能不只是数据量的大小，而是数据的开放与融通。通过开放数据，让更大的社会和商业价值释放出来。在这方面，政府究竟能够扮演一个怎样的角色，上海提供了一个很好的观察样本。
在K近邻法(KNN)原理小结这篇文章，我们讨论了KNN的原理和优缺点，这里我们就从实践出发，对scikit-learn 中KNN相关的类库使用做一个小结。主要关注于类库调参时的一个经验总结。
假设你是某影视网站序员中的一员。你们网站的用户热衷于观看《延禧攻略》《如懿传》这类古装宫廷剧，而你们平台有机会花1000万买下《扶摇》的版权。
机器之心原创 参与：高静宜、藤子 前段时间，一个来自猎户星空的工程师在工位上安装了一套人脸识别系统用于侦测老板的出没，这条消息霸屏程序员们的朋友圈。实际上，猎户星空的人脸识别已在门禁、手机等生活场景中落地。此外，其语音技术已能实现全链路远场景交互，并已应用于小雅音箱，并为小米音箱提供了语音合成技术。 白发苍苍的老人修剪着盆景：「小雅，给我来一段《沙家浜》吧。」小雅播放了《沙家浜》，并根据老人的要求调高了音量。 小女孩趴在桌子上：「小雅，我想听昨天的《黑猫新警长》。」小雅告诉小女孩，《黑猫新警长》没有更新，随
物以类聚，人以群分，平常我们把人和物进行分类，今天来讲一讲如何通过DBSCAN用数据把样本进行聚类。
正则表达式是一个很强大的字符串处理工具，几乎任何关于字符串的操作都可以使用正则表达式来完成，作为一个爬虫工作者，每天和字符串打交道，正则表达式更是不可或缺的技能，正则表达式的在不同的语言中使用方式可能不一样，不过只要学会了任意一门语言的正则表达式用法，其他语言中大部分也只是换了个函数的名称而已，本质都是一样的。下面，我来介绍一下python中的正则表达式是怎么使用的
在DBSCAN密度聚类算法中，我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结，本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结，重点讲述参数的意义和需要调参的参数。
通常情况下，在机器学习中距离算法常用于衡量数据点之间的相似性或差异性。包括以下几个主要应用场景：
机器学习算法中，经常需要 判断两个样本之间是否相似 ，比如KNN，K-means，推荐算法中的协同过滤等等，常用的套路是 将相似的判断转换成距离的计算 ，距离近的样本相似程度高，距离远的相似程度低。所以度量距离是很多算法中的关键步骤。
作者：daniel-D 来源：http://www.cnblogs.com/daniel-D/p/3244718.html 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： 1) d(x,x) = 0
在当今的数据驱动世界中，机器学习算法扮演着至关重要的角色，它们在图像分类、面部识别、在线内容审核、零售目录优化和推荐系统等多个领域发挥着重要作用。这些算法的核心在于它们能够识别和利用数据之间的相似性。而实现这一点的关键，就在于选择合适的距离度量。
分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。 聚类属于无监督学习，相比于分类，聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度，然后介绍一种常见的聚类算法——k-means 算法，并利用 k-means 算法分析 NBA 近四年球队实力。因为本人比较喜欢观看 NBA 比赛，所以
k近邻算法KNN是一种简单而强大的算法，可用于分类和回归任务。他实现简单，主要依赖不同的距离度量来判断向量间的区别，但是有很多距离度量可以使用，所以本文演示了KNN与三种不同距离度量(Euclidean、Minkowski和Manhattan)的使用。
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：
本文介绍了人工智能的起源、达特茅斯会议、人工智能的发展、以及人工智能所带来的影响。
k近邻法 (k-nearest neighbor, k-NN） 是一种基本分类与回归方法。是数据挖掘技术中原理最简单的算法之一，核心功能是解决有监督的分类问题。KNN能够快速高效地解决建立在特殊数据集上的预测分类问题，但其不产生模型，因此算法准确 性并不具备强可推广性。
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喧嚣尘上的每一次技术浪潮，归根结底，都是“人”在创造、在改变、在影响。当你关注数据科学的时候，我们希望为你从那些创造者身上，看到这个时代的微光。
向量之间的距离，是机器学习的重要概念，但并非只有一种定义方式，这里暂且列出几种，在后续内容中还会提到其他形式的“距离”。
这个距离其实就是闵可夫斯基距离（Minkowski distance）。应用广泛，可以比较相似度，比如在scikit learn中的KNN算法中，计算距离的参数就默认为欧氏距离（闵可夫斯基距离p=2）。
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。
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