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数据科学中常见的9种距离度量方法

数据科学中常见的9种距离度量方法

来源：机器之心点击查看前言在数据挖掘中，我们经常需要计算样本之间的相似度，通常的做法是计算样本之间的距离。在本文中，数据科学家 Maarten Grootendorst 向我们介绍了9种距离度量方法，其中包括欧氏距离、余弦相似度等。正文许多算法，无论是监督学习还是无监督学习，都会使用距离度量。这些度量，如欧几里得距离或者余弦相似性，经常在 k-NN、 UMAP、HDBSCAN 等算法中使用。了解距离度量这个领域可能比你想的更重要，以 k-NN 为例，它常被用于监督学习中。但是，如果你的数据是高维的，欧几里德距离还能用吗？又或者如果你的数据是由地理空间信息组成的，也许半正矢距离是很好的选择。我们究竟如何选择最适合的距离度量？数据科学家 Maarten Grootendorst 向读者介绍了 9 种距离度量方法，并探讨如何以及何时以最佳的方式使用它们。此外 Maarten Grootendorst 还对它们的缺点进行了介绍，以及如何规避不足。1. 欧氏距离（Euclidean Distance）我们从最常见的欧式距离开始，欧式距离可解释为连接两个点的线段的长度。欧式距离公式非常简单...

那棵树看起来生气了

2021-06-04

机器学习,人工智能

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2021年06月04日

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你仅需要看一个序列！YOLOS：重新思考Transformer的泛化性能

你仅需要看一个序列！YOLOS：重新思考Transformer的泛化性能

那棵树看起来生气了

2021-06-01

目标检测,深度学习

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2021年06月01日

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BERT词向量

BERT词向量

前言BERT其中的一个重要作用是可以生成词向量，它可以解决word2vec中无法解决的一词多义问题。获取BERT词向量的时候用到了肖涵博士的bert-as-service正文命令安装安装bert-as-servicepip install bert-serving-server pip install bert-serving-client下载预训练模型https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip启动服务端bert-serving-start -model_dir chinese_L-12_H-768_A-12 -num_worker=2

那棵树看起来生气了

2019-05-10

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2019年05月10日

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TensorFlow Serving

TensorFlow Serving

前言TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上，使用 gRPC 作为接口接受外部调用。更加让人眼前一亮的是，它支持模型热更新与自动模型版本管理。这意味着一旦部署 TensorFlow Serving 后，你再也不需要为线上服务操心，只需要关心你的线下模型训练。TensorFlow Serving的典型的流程如下：学习者(Learner，比如TensorFlow)根据输入数据进行模型训练。等模型训练完成、验证之后，模型会被发布到TensorFlow Serving系统服务器端。客户端提交请求，由服务端返回预测结果。客户端和服务端之间的通信采用的是RPC协议。

那棵树看起来生气了

2019-01-11

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2019年01月11日

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TensorFlow模型量化压缩 Int8推理

TensorFlow模型量化压缩 Int8推理

前言在工业生产过程中，对于深度学习模型，企业比较关注的是成本和性能，怎样让我们的深度学习模型消耗最少的能量，最少的时间，获得最大的准确率（或者说获得不影响业务使用的最佳性能），工业中会用到模型量化，减少模型储存空间，减少模型计算量从而达到性能优化的目的，下面就介绍两种优化的使用方法。

那棵树看起来生气了

2018-11-23

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2018年11月23日

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