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机器学习数学基础之 杰卡德(Jaccard)距离、余弦距离
杰卡德距离（Jaccard Distance）: 杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient)：两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号J(A,B)表示： \(J\left ( A,B\right ) = \frac{\left | A\cap B\right |}{\left | A\cup B\right |}\)欧氏距离、余弦相似度、Jaccard相似度的Python代码与实例
首先是一段计算三个相似度的Python代码。 需要注意的是，进行归一化操作后，三个函数取值范围都是0-1，而且都是数值越大表示相似性越高，数值为1代表完全相似。 import numpy as np def EuclideanDistance(dataA,dataB): '''【目的】计算欧氏距离（对应值的差平方之和再开方），注重数据工程计算和数据科学中常用的9种测量距离
很多算法中，无论是自动驾驶算法还是人工智能算法，都会涉及到距离测量的内容。例如：欧氏距离或者cos相似度，在KNN、UMAP、HDBSCAN等算法中很常见。 理解这些距离测量使用的具体领域，对于我们理解不同类型的算法至关重要。以KNN为例，一般而言，KNN经常使用欧式距离，从欧式距离本身来说，就是语义处理工具：语义版Jaccard相似度
目录 1、原生态Jaccard 1.1定义 1.2引申-Jaccard距离 1.3应用 2、语义版Jaccard 2.1诞生 2.2公式 2.3示例 2.3.1分子（即：语义相似性部分）如何计算： 2.3.2分母如何计算 2.3.3阈值参数调节方法 2.4结语 在做自然语言处理的过程中，文本相似在有很重要的应用，我们经常会遇到需要找改进预训练编码器U-Net模型的PET肿瘤自动分割简评
研究方法 在本文中提出一种浅层U-Net网络结构，使用ImageNet上预训练的VGG19编码器替换其原编码器，网络结构如图 1所示，该模型包括两个路径，左侧收缩路径和右侧扩展路径，通过收缩路径中的卷积和池化来聚合上下文信息，通过扩展路径中的卷积和上采样来恢复完整图像分辨率。其中网络共14层【装】常用的相似度计算方法原理及实现
出自https://blog.csdn.net/yixianfeng41/article/details/61917158 在数据分析和数据挖掘以及搜索引擎中，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。常见的比如数据分析中比如相关分析，数据挖掘中的分类聚类（K-Means等）算法，搜索引擎进行物品推荐时。 相似协同过滤算法总结篇
(注:这里不再对算法公式累述)1.相似度算法 1.1Jaccard距离使用集合中的不同元素的比例来衡量两个集合的区分度，但是存在比较明显的问题无法关注到集合中元素的权重值(评分) 1.2余弦相似度利用向量空间解决了权重值(评分)带入相似度计算的问题，非常常用的相似度算法，弥补了Jaccard距离局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)
from：https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4953039.html 阅读目录 1. 基本思想 2. 局部敏感哈希LSH 3. 文档相似度计算 局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing，LSH)算法是我在前一段时间找工作时接触到的一种衡量文本相似度的算法。局部敏感哈希是近似最近邻搜索算