ML:图像数据、字符串数据等计算相似度常用的十种方法(余弦相似性、皮尔逊、闵可夫斯基距离/曼哈顿距离/欧氏距离/切比雪夫距离、马氏距离、汉明距离、编辑距离、杰卡德相似系数、相对熵/KL散度、Helli
ML:图像数据、字符串数据等计算相似度常用的十种方法(余弦相似性、皮尔逊、闵可夫斯基距离/曼哈顿距离/欧氏距离/切比雪夫距离、马氏距离、汉明距离、编辑距离、杰卡德相似系数、相对熵/KL散度、Hellinger距离、贝叶斯公式距离)简介、代码实现
目录
相似度
1、余弦相似性—夹角余弦(Cosine_Distance)距离
2、代码实现—余弦距离、余弦相似度
2、皮尔逊相关系数(Pearson_Correlation)—余弦相似度的改进
ML:图像数据、字符串数据等计算相似度常用的十种方法(余弦相似性、皮尔逊、闵可夫斯基距离/曼哈顿距离/欧氏距离/切比雪夫距离、马氏距离、汉明距离、编辑距离、杰卡德相似系数、相对熵/KL散度、Helli相关推荐
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