摘要: 在机器学习中常用到各种距离或者相似度,今天在看美团推荐系统重排序的文章时看到了loglikelihood ratio 相似度,特总结起来.以后有时间再把常用的相似度或者距离梳理到一篇文章. 背景: 记录loglikelihood ratio 相似度概念 总结: 在mahout中,loglikelihood ratio也作为一种相似度计算方法被采用. 下表表示了Event A和Event B之间的相互关系,其中: k11 :Event A和Event B共现的次数 k12 :Event A…

两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器.而逻辑回归通过非线性映射,大大减小了离分类平面较远的点的权重,相对提升了与分类最相关的数据点的权重.两者的根本目的都是一样的.此外,根据需要,两个方法都可以增加不同的正则化项…

DNA binding motif比对算法 2012-08-31 ~ ADMIN 之前介绍了序列比对的一些算法.本节主要讲述motif(有人翻译成结构模式,但本文一律使用基模)的比对算法. 那么什么是基模么?基模是对DNA结合位点的一种描述.它有几种描述方式,一种是共同序列(consensus sequences)一种是位点倾向距阵(Position Specific Frequency Matrices(PSFM))而对于PSFM,有两种表示方式,一种叫PCM,一种叫PFM,前者是Positi…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/43853435, 来自:shiter编写程序的艺术 对计算图像相似度的方法,本文做了如下总结,主要有三种办法: 1.PSNR峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),一种全参考的图像质量评价指标. 简介:https://en.wikipedia.org/wiki/Peak_signal-to-noise_ratio PSNR是最普遍和使用最为广…

本文介绍一个示例:使用 pymongo 连接 MongoDB,查询MongoDB中的 字符串 记录,并比较字符串之间的相似度. 一,Python连接MongoDB 大致步骤:创建MongoClient---> 获取 DataBase --->获取Collection,代码如下: client = MongoClient(host="127.0.0.1", port=10001) db = client['database_name'] db.authenticate(nam…

Levenshtein Distance 算法,又叫 Edit Distance 算法,是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大. 算法实现原理图解: a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abe b.将字符串想象成下面的结构. A 处 是一个标记,为了方便讲解,不是这个表的内容.   abc a b c abe 0 1 2 3 a 1 A处  …

Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发…

linux环境下,没有首先安装python_Levenshtein,用法如下: 重点介绍几个该包中的几个计算字串相似度的几个函数实现. 1. Levenshtein.hamming(str1, str2) 计算汉明距离.要求str1和str2必须长度一致.是描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数.如 2. Levenshtein.distance(str1, str2) 计算编辑距离(也成Levenshtein距离).是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数,在其中的操作包括插入.删…

http://www.douban.com/note/319219518/?type=like win7基于mahout推荐之用户相似度计算 2013-12-03 09:19:11    事情回到半年前,我想做关于推荐系统的东西,结果看到了强大的apache mahout,然后各种安装linux,hadoop,apache,mahout,taste,结局是,一个星期的努力,失败....linux实在是hold不住啊,最后放弃了,可是最近计算用户相似度,实在是喜欢mahout 的开源,硬着头皮使用…

使用Levenshtein计算相似度距离,装下模块,调用下函数就好. 拿idf还得自己去算权重,而且不一定准确度高,一般做idf还得做词性归一化,把动词形容词什么全部转成名词,很麻烦. Levenshtein.distance(str1,str2) 计算编辑距离(也称Levenshtein距离).是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数,在其中的操作包括插入.删除.替换.如 例如将eeba转变成abac: ① eba(删除第一个e) ② aba(将剩下的e替换成a) ③ abac(在末尾插…

欧几里德相似度(Euclidean Distance) 最初用于计算欧几里德空间中两个点的距离,以两个用户x和y为例子,看成是n维空间的两个向量x和y,  xi表示用户x对itemi的喜好值,yi表示用户y对itemi的喜好值,他们之前的欧几里德距离是 对应的欧几里德相似度,一般采用以下公式进行转换:距离越小 ,相似度越大 在taste里,计算user之间和item之前欧几里德相似度的类是EuclideanDistanceSimilarity. 皮尔逊相似度(Pearson Correlatio…

设置n为字符串s的长度.("我是个小仙女") 设置m为字符串t的长度.("我不是个小仙女") 如果n等于0,返回m并退出.如果m等于0,返回n并退出.构造两个向量v0[m+1] 和v1[m+1],串联0..m之间所有的元素. 2 初始化 v0 to 0..m. 3 检查 s (i from 1 to n) 中的每个字符. 4 检查 t (j from 1 to m) 中的每个字符 5 如果 s[i] 等于 t[j],则编辑代价cost为 0:如果 s[i] 不等于…

多校4 Dirt Ratio(二分+线段树) 题意: 给出n个数,找一段区间使得区间内不同数字个数除以区间长度最小,求这个最小值,\(n<=60000,a_i<=n\) 题解: 二分答案mid,检验是否存在一个区间满足\(\frac{size(l,r)}{r-l+1}\leq mid ​\),也就是\(size(l,r)+mid\times l\leq mid\times (r+1)\) 从左往右枚举每个位置作\(r\),当rr变化为\(r+1\)时,对\(size\)的影响是一段区间加1,线…

CREATE OR REPLACE PACKAGE PACK_KPI_KERNEL IS --定义多级数组 字符串 TYPE TSTRARRY ) INDEX BY BINARY_INTEGER; TYPE TSTRARRYARRY IS TABLE OF TSTRARRY INDEX BY BINARY_INTEGER; TYPE TSTRARRYARRYARRY IS TABLE OF TSTRARRYARRY INDEX BY BINARY_INTEGER; -- Author : D -…

#include <iostream> #include <string> #include <iomanip> // 控制浮动类型的打印精度 #include <sstream> // 字符串和数值的转换 #include <opencv2/core.hpp> // CV::Mat,Scalar #include <opencv2/imgproc.hpp> // 高斯平滑 #include <opencv2/videoio.h…

xDeepFM用改良的DCN替代了DeepFM的FM部分来学习组合特征信息,而FiBiNET则是应用SENET加入了特征权重比NFM,AFM更进了一步.在看两个model前建议对DeepFM, Deep&Cross, AFM,NFM都有简单了解,不熟悉的可以看下文章最后其他model的博客链接. 以下代码针对Dense输入更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码 https://github.com/DSXiangLi/CTR xDeepFM 模型结构 看xDeepFM的名字和De…

CodeChef-RNDRATIO Mysterious Ratio 题意简述: 对每个 \(1 \le i \le n\) ,随机选择一个数 \(A_i\) ,满足 \(L_i \le A_i \le R_i\) ,求 \(\mathrm{lcm}_{i=1}^n A_i\) 的期望. \(1 \le n \le 10^5\) , \(1 \le L_i \le R_i \le 10^5\) . Example Input: 2 1 1 3 2 2 4 5 5 Example Output:…

深度学习入门 1.随机梯度下降 在之前的学习过程当中,对于损失函数的最为重要的参数的梯度的更新是基于数据集中的所有数据,每一个数据都会进行到计算过程当中去,在本案例中,因为波士顿房价预测这个案例所涉及的数据并没有很多,还能够适用于这样的基于所有数据的计算.然而在实际的应用当中,很多时候都是需要很大量的数据集的,因此,这里就提出了随机梯度下降的这样一个概念.即在整个的样本中抽取一小部分的数据进行梯度的更新,这样做的好处在于虽然没有特别精确,但是能够大大的优化整个计算的性能. 其核心概念有三个:①m…

深度学习入门 1.人工智能.机器学习.深度学习 1.1 人工智能(AI) 一个比较宽泛的概念.即用来模拟人的智能的理论,并对这个模拟出来的智能进行延伸和开拓.通俗来讲就是要达到用机器模拟人类的聪慧来处理更加复杂的事情这一目的的一个集理论知识和技术.系统的一门学科.发展到现在分支众多.仍旧是较为笼统的.更多的是停留在一个以目的为框架的这样一个位置. 1.2 机器学习(ML) 是能够对人工智能理论一个较为有效的实现的一个方向.是人工智能的核心,研究计算机如何模拟以及实现人的学习行为,能够获得新的知识…

本篇博客的主题是关于UI操作流畅度优化的一篇博客,我们以TableView中填充多个根据内容自适应高度的Cell来作为本篇博客的使用场景.当然Cell高度的自适应网上的解决方案是铺天盖地呢,今天我们的重点不是如何讨论Cell高度的自适应,而是给出几种Cell高度自适应的解决方案,然后对比起UI流畅度,从而得出一些UI优化的一些常规做法.今天博客中主要用涉及的第三方库是YYKit和AsyncDisplayKit. 关于YYKit和AsyncDisplayKit这两个库,本篇博客只是简单的涉及到一些…

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以…

转载博客:http://blog.csdn.net/walker02/article/details/8211628 项目开发中遇到的一个问题,对于三星手机在做手机照片选择时出现图片显示不正常,研究后发现应该是手机拍摄的图片旋转90度,有的图片旋转了180度,有的手机是正常的.在论坛里发现的一个方法,可以获取图片的属性,读取图片的旋转角度. /** * 读取图片属性:旋转的角度 * @param path 图片绝对路径 * @return degree旋转的角度 */ public static…

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/log-likelihood_distance.html 本文是“挑子”在学习对数似然距离过程中的笔记摘录,文中不乏一些个人理解,不当之处望多加指正. 对数似然距离是基于统计理论的一种计算簇与簇相异度的方法,最早用于BIRCH层次聚类算法的改进.本文旨在详细介绍对数似然距离的统计学基础.方法思想和计算过程,希望帮助更多地人欣赏它.熟悉它.使用它. 1.极大似然估计(Maximum Likelihood Es…

GT源码:https://github.com/TencentOpen/GT 一.流畅度模块的代码结构 流畅度插件总共就几个类,其实处理方式也比较简单粗暴,就是通过Choreographer输出的log信息获取跳帧数据.SMActivity.java为插件的入口类,你可以通过预设环境操作来实现log打印操作,然后通过SMLogService.java过滤出当前进程的丢帧值,最后由SMServiceHelper.java来进行数据处理.流畅度值为60减去1s内的跳帧数. 二.流畅度测试 1.简要流…

Tasks & executors relation Q1. However I'm a bit confused by the concept of "task". Is a task an running instance of the component(spout or bolt) ? An executor having multiple tasks actually is saying the same component is executed for multi…

1.首先将word文档解压缩为zip /** * 修改后缀名 */ public static String reName(String path){ File file=new File(path); String filename=file.getAbsolutePath(); if(filename.indexOf(".")>=0){ filename=filename.substring(0,filename.lastIndexOf(".")); }…

由于前面的博文中忽略了点内容,所以在这里补上,下面内容就是解决拍照或者选择图片显示的时候图片旋转了90度或者其他度数问题,以便照片可以正面显示:具体如下: 首先直接看上面博文下的拍完照或者选完图后处理部分: @Override protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) { switch (resultCode) { case 1: if (data != null) { // 取得返…

背景:上一只鼠标坏了,今天299从京东如了一只钛度鼠标,核心用料据说都很高端,设计也不错.但是实际用起来发现了很多码农常识问题和产品建议,遂反馈给钛度客服,并记录于此. 传送门: http://bbs.youtaidu.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7829&page=1&extra=#pid99060 本人不才,屌丝垃圾码农一只,支持sky创业,希望是良心产品,今天刚拿到鼠标,手感不错,设计和做工都很好,但是确实对数据线不敢好评!关于连接线:…

一个如何识别相似语句的问题,于是上网找了找,一个叫Levenshtein Distance的算法比较简单,就写了段代码实现了一下,效果还不错. 这个算法是一个俄国人Lvenshtein提出的,用于计算两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数.次数越少,表示两个字符串相似度越高. 用实例来讲解算法最直观,我们假设有两个字符串:test和est,需要经过以下几个步骤来获取LD值. 1.初始化一个矩阵 ┌──┬───────────┐ │ │test t e s t │ ├──┼───…

这里是一款旅游相关的安卓应用,其中虚拟旅游的功能采用html5的360度全景图技术实现,使用户能够身临其境的感受旅游景点的风光. 此处引入了ddpanorama插件,它的原理是在canvas上绘制全景图,手指滑动时重绘canvas来实现.它包括通过手指滑动循环查看全景图,点击热点可进入另一全景图,缩放,离线访问等功能. 热点的计算和绘制: 可以在ddpanorama.js中看到在redraw这个方法也就是canvas重绘的时候定义了一个事件: $(this.img).trigger( jQuer…