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距离度量
2024/4/13 2:39:09
KNN中不同距离度量对比和介绍
k近邻算法KNN是一种简单而强大的算法，可用于分类和回归任务。他实现简单，主要依赖不同的距离度量来判断向量间的区别，但是有很多距离度量可以使用，所以本文演示了KNN与三种不同距离度量(Euclidean、Minkowski和Manhattan)的使用。…
图像处理中常用的距离
说明 在图像处理中，常用的距离度量用于衡量两个向量或特征之间的差异或相似性。以下是一些常用的距离度量及其使用说明和应用场景：
欧氏距离（Euclidean Distance）：欧氏距离是最常用的距离度量，用于衡量两个…
机器学习笔记 - k-NN算法的数学表达
一、概述 所有的机器学习算法都是有假设前提的。k-NN算法的假设前提是相似的输入有相似的输出。其分类规则是对于测试输入x，在其k个最相似的训练输入中分配最常见的标签。 k-NN 的正式定义： 对于一个待测试数据。 将的个最近邻的集合表示为 。的正式定义为 ，并且。（意思就是…
机器学习笔记 - 使用具有triplet loss的孪生网络进行图像相似度估计
一、简述 孪生网络是一种网络架构，包含两个或多个相同的子网络，用于为每个输入生成特征向量并进行比较。 孪生网络可以应用于不同的场景，例如检测重复项、发现异常和人脸识别。 此示例使用具有三个相同子网的孪生网络。我们将向模型提供三张图像，其中两张是相似的（锚点和正…
