1.余弦距离 余弦距离,也称为余弦相似度,是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量. 向量,是多维空间中有方向的线段,如果两个向量的方向一致,即夹角接近零,那么这两个向量就相近.而要确定两个向量方向是否一致,这就要用到余弦定理计算向量的夹角. 余弦定理描述了三角形中任何一个夹角和三个边的关系.给定三角形的三条边,可以使用余弦定理求出三角形各个角的角度.假定三角形的三条边为a,b和c,对应的三个角为A,B和C,那么角A的余弦为: 如果将三角形的两边b和c看成是两个向…

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 杰卡德距离(Jaccard Distance) 是用来衡量两个集合差异性的一种指标,它是杰卡德相似系数的补集,被定义为1减去Jaccard相似系数.而杰卡德…

Atitti knn实现的具体四个距离算法  欧氏距离.余弦距离.汉明距离.曼哈顿距离 1. Knn算法实质就是相似度的关系1 1.1. 文本相似度计算在信息检索.数据挖掘.机器翻译.文档复制检测等领域有着广泛的应用1 2. 汉明距离1 2.1. 历史及应用1 3. 曼哈顿距离2 3.1. SimHash + 汉明距离3 3.2. .简单共有词4 1. Knn算法实质就是相似度的关系 1.1. 文本相似度计算在信息检索.数据挖掘.机器翻译.文档复制检测等领域有着广泛的应用 数据挖掘的过程中,只用…

杰卡德相似系数(Jaccardsimilarity coefficient) (1)杰卡德相似系数 两个集合A和B交集元素的个数在A.B并集中所占的比例,称为这两个集合的杰卡德系数,用符号 J(A,B) 表示.杰卡德相似系数是衡量两个集合相似度的一种指标(余弦距离也可以用来衡量两个集合的相似度). jaccard值越大说明相似度越高. (2)杰卡德距离 与杰卡德相似系数相反的概念是杰卡德距离(Jaccard Distance),可以用如下公式来表示: 杰卡德距离用两个两个集合中不同元素占所有元素…

1.评价指标的局限性 问题1 准确性的局限性 准确率是分类问题中最简单也是最直观的评价指标,但存在明显的缺陷.比如,当负样本占99%时,分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率.所以,当不同类别的样本比例非常不均衡时,占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素. 例子:Hulu的奢侈品广告主希望把广告定向投放给奢侈品用户.Hulu通过第三方的数据管理平台拿到了一部分奢侈品用户的数据,并以此为训练集和测试集,训练和测试奢侈品用户的分类模型,该模型的分类准确率超过了95%,但在实际广告…

杰卡德距离(Jaccard Distance) 是用来衡量两个集合差异性的一种指标,它是杰卡德相似系数的补集,被定义为1减去Jaccard相似系数.而杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient),也称杰卡德指数(Jaccard Index),是用来衡量两个集合相似度的一种指标. Jaccard相似指数用来度量两个集合之间的相似性,它被定义为两个集合交集的元素个数除以并集的元素个数. Jaccard距离用来度量两个集合之间的差异性,它是Jaccard的相似系数的补…

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros…

余弦距离在计算相似度的应用中经常使用,比如: 文本相似度检索 人脸识别检索 相似图片检索 原理简述 下面是余弦相似度的计算公式(图来自wikipedia): 但是,余弦相似度和常用的欧式距离的有所区别. 余弦相似度的取值范围在-1到1之间.完全相同时数值为1,相反反向时为-1,正交或不相关是为0.(如下图,来源) 欧式距离一般为正值,归一化之后在0~1之间.距离越小,越相似. 欧式距离用于相似度检索更符合直觉.因此在使用时,需要将余弦相似度转化成类似欧氏距离的余弦距离. 维基页面中给出的角距离计…

转载于博客:各种距离 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. 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…

前言 随着电子商务的发展,网络购物成为一种趋势,当你打开某个购物网站比如淘宝.京东的时候,会看到很多给你推荐的产品,你是否觉得这些推荐的产品都是你似曾相识或者正好需要的呢.这个就是现在电子商务里面的推荐系统,向客户提供商品建议和信息,模拟销售人员完成导购的过程. 介绍 推荐系统简介 什么是推荐系统呢?维基百科这样解释道:推荐系统属于资讯过滤的一种应用.推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物(例如:电影.电视节目.音乐.书籍.新闻.图片.网页)推荐给使用者. 推荐系统首先收集用户的历史行为数据,然后…