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188宝金博页面版: 机器学习中的相似度度量
内容提示： 机器学习中的相似性度量 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Sim ilarity Measurem ent)， 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 1 0. 相关系数&相关距离 1 1 . 信息熵 1 2 h au sd orff 距离 1 3 Bh at t ach aryya 距离 1 . ...
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