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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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MKLDNN参数优化

MKLDNN参数优化

MKL使用以下环境变量来调整性能：KMP_BLOCKTIME - 设置线程在睡眠之前完成并行区域执行后应该等待的时间（以毫秒为单位）。 KMP_AFFINITY - 启用运行时库将线程绑定到物理处理单元。 KMP_SETTINGS - 在程序执行期间启用（true）或禁用（false）打印OpenMP *运行时库环境变量。 OMP_NUM_THREADS - 指定要使用的线程数。

那棵树看起来生气了

2018-08-28

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2018年08月28日

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基于Tensor2Tensor的自然语言翻译

基于Tensor2Tensor的自然语言翻译

Tensor2Tensor前言谷歌研究人员发布了 Tensor2Tensor（T2T），一个用于在 TensorFlow 中训练深度学习模型的开源系统。T2T 能够帮助人们为各种机器学习程序创建最先进的模型，可应用于多个领域，如翻译、语法分析、图像信息描述等，大大提高了研究和开发的速度。T2T 中也包含一个数据集和模型库，其中包括模型（Attention Is All You Need、Depthwise Separable Convolutions for Neural Machine Translation 和 One Model to Learn Them All）。

那棵树看起来生气了

2018-08-27

TensorFlow,机器学习

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2018年08月27日

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安装Intel Openvino

安装Intel Openvino

Install OpenvinoOperating Systems:Ubuntu* 16.04.3 long-term support (LTS), 64-bitCentOS* 7.4, 64-bitYocto Project Poky Jethro v2.0.3, 64-bit (for target only)

那棵树看起来生气了

2018-05-20

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2018年05月20日

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那棵树看起来生气了

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