目录写在最前一、填空题二、问答题三、计算题写在最后 写在最前?期末复习周到了，根据老师给的重点简单写写，有如错误，欢迎大家指正~一、填空题欧几里得距离（欧氏距离）?：测试样本，属性为：[1,0,2]，训练样本，属性为：[2,0,2]，测试样本到训练样本的欧氏距离为：1解：维度公式二维N维说的简单一点就是我们高中所说的两点间距离公式余弦相似度?：x=[1,2,0,2,0],y=[2,2,2,0,2
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2023-12-17 12:05:35
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文章目录前言一、欧几里得算法二、扩展欧几里得算法2.1、认识裴蜀定理2.2、推导ax+by=gcd(a, b)得到x与y2.2.1、推导过程2.2.2、代码实现2.3、推导ax+by=gcd(a, b)的所有解及a或者b的最小值（结论+验证） 前言在学习Acwing c++蓝桥杯辅导课第八讲数论-AcWing 1299. 五指山时有使用到扩展欧几里得算法，这里来记录下知识点。一、欧几里得算法介绍
""" 基于gensim模块的中文句子相似度计算思路如下： 1.文本预处理：中文分词，去除停用词 2.计算词频 3.创建字典（单词与编号之间的映射） 4.将待比较的文档转换为向量（词袋表示方法） 5.建立语料库 6.初始化模型 7.创建索引 8.相似度计算并返回相似度最大的文本 """代码下载地址：https://github.com/yip522364642/ChineseSimilarity-
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2024-01-11 13:38:45
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模板匹配最近准备把学过的一些知识整理写成博客，加深印象。 模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。普通的模板匹配方法属于暴力搜索法，通过将模板图像不断在搜索图上移动，计
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2023-10-28 11:53:08
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摘要：本文将介绍腾讯TDW使用千台规模的Spark集群来对千亿量级的节点对进行相似度计算这个案例，通过实验对比，我们优化后的性能是MapReduce的6倍以上，是GraphX的2倍以上。
相似度计算在信息检索、数据挖掘等领域有着广泛的应用，是目前推荐引擎中的重要组成部分。随着互联网用户数目和内容的爆炸性增长，对大规模数据进行相似度计算的需求变得日益强烈。在传统的MapReduce框架下
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2023-11-25 16:08:48
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# Spark 中的相似度计算：初学者指南
在数据科学和机器学习领域，相似度计算是常见的需求，尤其是在推荐系统和聚类分析中。Apache Spark 提供了强大的工具来进行大规模相似度计算。本文将指导你如何在 Spark 中实现相似度计算的基本流程。
## 流程概述
下面是实现 Spark 相似度计算的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
对于分类数据进行层次聚类，常用的距离度量方法是基于匹配（matching coefficient）、杰卡德相似系数（Jaccard similarity coefficient）或余弦相似系数（cosine similarity coefficient）等方法。下面给出一个基于匹配的层次聚类。自底向上此代码实现的基本思路如下：初始化每个样本为一个簇。计算每对簇之间的相异度，这里使用简单匹配系数。找
在现代大数据处理中，余弦相似度作为一种常用的计算相似度的方法，广泛应用于信息检索和推荐系统中。在 Apache Spark 中实现余弦相似度可以有效地处理大规模数据集，为用户提供精准的推荐。然而，在实现过程中，我们也可能会遇到诸多问题，导致计算结果不准确或程序崩溃。
### 问题背景
在某家在线电商平台，该平台需要为用户推荐商品。经过初步调研，团队决定使用 Spark 中的余弦相似度来实现推荐
前言 模板匹配和相关系数法是目标跟踪的经典方法，它的优点有很多：简单准确，适用面广，抗噪性好，而且计算速度快。缺点是不能适应剧烈光照变化和目标剧烈形变。 所谓模板匹配法，就是指在一帧图像内寻找目标模板的位置，和模板最像的地方就是目标了。只要把全图的所有子区域和目标模板比较一下，找到最像目标模板的子区域，它就是目标的位置。如何度量子区域和目标模板的相似程度呢？最简单的办法就是计算这二者的相关系数
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2024-07-14 08:39:23
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8.
向量余弦相似度余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，夹角等于0，即两个向量相等，这就叫"余弦相似性"。上图两个向量a,b的夹角很小可以说a向量和b向量有很高的的相似性，极端情况下，a和b向量完全重合。如下图：如上图二：可以认为a和b向量是相等的，也即a，b向量代表的文本是完全相似
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2023-07-05 16:48:37
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# 利用欧几里得距离计算文本相似度
在自然语言处理（NLP）领域，计算文本之间的相似度是一项重要的任务。文本相似度的计算可以用于信息检索、推荐系统、文本分类等多个场景。本文将介绍如何利用欧几里得距离来计算文本之间的相似度，并提供相应的代码示例。
## 什么是欧几里得距离
欧几里得距离是最常用的距离度量之一，定义为在多维空间中两点之间的直线距离。对于两个点 \(A(x_1, y_1, z_1)
# 如何实现spark文本相似度
## 操作步骤
```mermaid
journey
title 开发spark文本相似度
section 整体流程
开发者->小白: 介绍整体流程
小白->开发者: 确认理解
开发者->小白: 示范具体步骤
小白->开发者: 开始实践
```
### 步骤
| 步骤 | 操作
原创
2024-04-06 03:26:41
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# Spark MLlib 余弦相似度实现
## 简介
余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似度的方法，广泛应用于信息检索、推荐系统等领域。在 Spark MLlib 中，我们可以使用 CosineSimilarity 类来计算两个向量之间的余弦相似度。本文将介绍如何使用 Spark MLlib 实现余弦相似度计算。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载
原创
2024-01-26 14:38:42
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****************************************************************************本文主要介绍AI图像识别人脸对比测试 1.测试需求分析 2.测试环境准备 3.测试数据准备 4.测试分析与执行 5.测试问题总结*******************************************************
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2023-06-25 22:59:52
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在机器学习算法中很多会用到距离计算算法和相似度计算算法，在这里简单总结下方便以后查看。 &nbs
# Python中的欧几里得距离与人脸相似度计算
在机器学习和图像处理领域，人脸识别是一个热门的话题。而衡量人脸之间相似性的一个重要指标是欧几里得距离（Euclidean distance）。本文将讨论如何使用Python计算人脸图像之间的相似度，并通过一个简单的代码示例来展示其应用。
## 一、什么是欧几里得距离？
欧几里得距离是两点之间的一种测量方法，计算公式为：
$$
d = \sq
原创
2024-09-14 06:39:02
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Spark MLlib 之 大规模数据集的相似度计算原理探索 无论是ICF基于物品的协同过滤、UCF基于用户的协同过滤、基于内容的推荐，最基本的环节都是计算相似度。如果样本特征维度很高或者<user, item, score>的维度很大，都会导致无法直接计算。设想一下100w*100w的二维矩阵，计算相似度怎么算？更多内容参考——我的大数据学习之路——xingoo在spark
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2024-08-14 19:19:20
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分成属性相似度和实体相似度。其中，属性相似度可以通过编辑距离（Levenstein，Wagner and Fisher, edit distance with Afine Gaps）集合相似度（Jaccard, Dice）基于向量的相似度（Cosine，TFIDF）。实体相似度可通过聚合，聚类（Canoy+K-means此法不用指定K，可分为层次聚类，相关性聚类）
kmeans聚类以及fcm聚类的一大局限是需要提前知道大致的聚类个数，现实中使用比较受限，2007年，Frey和Dueck在Science发表了《Clustering by Passing Messages Between Data Points》，提出了AP聚类的方法，此方法采用点点之间交换信息的方式聚类，下面对此算法进行分析并且用matlab实现之。1.算法原理首先我们定义三个矩阵:1.相似度
