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查询Tags标签： 欧氏，共有 5条记录-
矩阵中行向量两两之间的欧氏距离
矩阵之间的行向量两两距离 给定数据矩阵\(A\in R^{n\times d}\)和矩阵\(B\in R^{m\times d}\) ，A和B中每一行都是一个数据点，现在要去求A中所有元素和B中所有元素之间的欧氏距离。即计算矩阵\(D =(d_{ij} = ||a_{i,:} - b_{j, :}||) \in R^{n\times m}\)。 直接去做\(n\…
2021/8/25 6:08:32 人评论 次浏览 -
矩阵中行向量两两之间的欧氏距离
矩阵之间的行向量两两距离 给定数据矩阵\(A\in R^{n\times d}\)和矩阵\(B\in R^{m\times d}\) ，A和B中每一行都是一个数据点，现在要去求A中所有元素和B中所有元素之间的欧氏距离。即计算矩阵\(D =(d_{ij} = ||a_{i,:} - b_{j, :}||) \in R^{n\times m}\)。 直接去做\(n\…
2021/8/25 6:08:32 人评论 次浏览 -
常见的距离计算公式
欧式距离（Euclidean Distance） 计算公式 二维空间的公式其中， 为点 与点 之间的欧氏距离； 为点 到原点的欧氏距离。 三维空间的公式n维空间的公式曼哈顿距离（Manhattan Distance ） 计算公式：曼哈顿距离中的距离计算公式比欧氏距离的计算公式看起来简洁很多，只需要…
2021/7/27 23:09:09 人评论 次浏览 -
常见的距离计算公式
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2021/7/27 23:09:09 人评论 次浏览 -
机器学习基本概念
目录模型有监督无监督计算框架Tensorflow 模型 有监督SVM(support vector machine): 支持向量机，它的目标是确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开 XGBoost是GBDT的优化版，不论是精度还是效率上都有了提升。与GBDT相比，具体的优点有：损失函数是用泰勒展式二项逼…
2021/5/10 10:25:50 人评论 次浏览
