详解机器学习中常见的距离与Python实现

在机器学习的很多算法，尤其是与聚类相关的算法中你会碰到各种各样的距离，欧式距离、马氏距离、切比雪夫距离等会让初学者头疼，如果只看书的话，大多书上就一行公式带过，看完还是迷迷糊糊，今天本文就来盘一盘机器学习中的各种距离。

闵可夫斯基距离

闵氏距离不是一种距离，而是一组距离的定义，是对多个距离度量公式的概括性的表述，欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离都是由闵可夫斯基距离而来，先来看看书上给的定义[1]

初次看到这个公式的我和你们一样，除了感觉是个有点类似于p范数的东西之外毫无感觉，但是要知道这个p是一个可以变化的参数，所以根据不同的p我们可以得到不同的距离，最常用的就是欧式距离、曼哈顿距离与切比雪夫距离。

欧式距离

当p=2时就是常见的欧式距离，我们在中学就会接触到，在二维时两点之间的欧式距离如下

那么推广到高维也是一样的，没什么好说的，所以欧式距离的计算公式就是

详解机器学习中常见的距离与Python实现相关推荐

详解机器学习中 ROC曲线、AUC值、正确率、召回率
文章目录前言简介医学图像识别二分类问题 ROC 曲线如何画ROC曲线 AUC 前言简介在分类任务中,人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度.错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例 ...
相对熵与交叉熵_详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵、交叉熵
目录信息熵条件熵相对熵交叉熵总结一信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学.1948年,克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引 ...
通俗易懂详解机器学习中的最大似然估计
讲解前看个例子: 例子(一个场景): 1.一个盒子里有很多小球,颜色有白色(用w表示)和黑色(用b表示). 条件:(1) 盒子里面小球很多,n个. (2) 只有2中颜色的小球 2. 从盒子里取出来10 ...
线程池参数详解_java中常见的六种线程池详解
之前我们介绍了线程池的四种拒绝策略,了解了线程池参数的含义,那么今天我们来聊聊Java 中常见的几种线程池,以及在jdk7 加入的 ForkJoin 新型线程池首先我们列出Java 中的六种线程池如 ...
详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵、交叉熵
欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录信息熵条件熵相对熵交叉熵总结一信息熵 (info ...
详解机器学习中的VC维
机器学习中的经典算法SVM(支持向量机)最初是由前苏联数学家Vladimir Vapnik 和 Alexey Chervonenkis 在 1963年提出的.二人合作完成的另外一个之于机器学习的重要贡 ...
机器学习中常见的距离公式
在机器学习.人工智能领域常用的距离计算公式. 曼哈顿距离曼哈顿距离又称"计程车距离",由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创.点\(P_1(x_1,y_1)\)和\(P_2(x_2, ...
What is the Softmax Function?详解机器学习中的Softmax函数【小白菜可懂】
目录定义公式计算 Softmax vs Sigmoid Softmax vs Sigmoid 计算 Softmax vs Argmax Softmax vs Argmax 计算应用神经网络中 ...
html5干货,干货：详解HTML5中常见的五大全局属性
HTML5中新增了"全部属性"的概念.所谓全局属性它是指可以对任何元素都可以使用的属性,今天为大家详细介绍三种常见的全局属性. contentEditable属性 contentE ...

详解机器学习中常见的距离与Python实现

闵可夫斯基距离

欧式距离

详解机器学习中常见的距离与Python实现相关推荐

最新文章

热门文章