编按：Excel处理数据有自己的游戏规则，尤其是数据源表规矩森严。想Excel运行快，操作顺，就必须遵守Excel的家规。在数据处理中，那种蔑视规则的人，忽视规则的人，注定要碰得头破血流，因为Excel不！留！情！ 在前几天我们分享了一篇文章，专门讲解了用一维表做数据源的重要性，今天继续这个话题，介绍数据源的规范。Excel对数据处理有一套自己的规则，只有按照它的规则去做，我
函数介绍pandas的apply函数通常用于一些复杂的遍历操作（遍历可迭代对象的同时执行一些自定义函数），它的可定制程度高，而且比itterrows、for等操作效率更高，是我非常喜欢而且常用的一个函数。apply的主要参数和对应说明可以查看官网（里面已经说得很详细）https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.
转载
2023-11-23 16:38:18
103阅读
常用的相似度计算方法：（1）欧氏距离（2）余弦相似度 （3）皮尔逊相关系数 （4）修正余弦相似度（5）汉明距离 （6）曼哈顿距离1、欧式距离：就是计算空间中两点的距离 def EuclideanDistance(x,y):
d = 0
for a,b in zip(x,y):
d += (a-b)**2
return d**0.52、余弦相似度（cosine） 夹角越小，余弦值
转载
2024-08-21 14:25:43
120阅读
Python 列表id 函数列表创建列表访问单个元素切片（slice）和索引常见的列表操作和函数可变性和内存问题列表作为函数参数列表对比 …字典集合元组 Python 列表Python 列表（list）和某些与列表类似的数据结构之间似乎有很多混乱。列表是什么？它与元组（tuple）和集合（set） 相比如何？字典（dict）呢？可变性是什么？什么是迭代器（iterator），它们值得关注吗？本文
转载
2024-10-09 12:56:29
32阅读
文章目录一、什么是knn算法二、算法原理三、通用步骤四、简单应用 一、什么是knn算法knn算法实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的模型。其输入是实例的特征向量，输出为实例的类别。寻找最近的k个数据，推测新数据的分类。二、算法原理 对于上面的这个散点图，已知的点是分布在一个二维空间的，当然，在实际生活中，情况会变得复杂，可能是多维的。这个例子表示的是肿瘤病人的相关信息，横
转载
2023-08-23 15:57:21
312阅读
ROCK (RObust Clustering using linKs) 聚类算法是一种鲁棒的用于分类属性的聚类算法。该算法属于凝聚型的层次聚类算法。之所以鲁棒是因为在确认两对象（样本点/簇）之间的关系时考虑了他们共同的邻居（相似样本点）的数量，在算法中被叫做链接（Link）的概念。而一些聚类算法只关注对象之间的相似度。 ROCK 算法中用到的四个关键概念邻居（Neighb
# Hive 相似度函数科普
在大数据分析中，能够有效地衡量数据之间的相似性，这对于推荐系统、聚类分析以及数据去重等具有重要意义。Apache Hive作为一个广泛应用的大数据处理工具，提供了一些内置的相似度函数，能够帮助我们快速实现相似性分析。
## 什么是相似度函数？
相似度函数是用来量化两个对象之间相似程度的数学工具。在数据处理中，常用的相似度度量包括余弦相似度、欧几里得距离以及杰卡德
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
转载
2023-10-28 11:53:08
177阅读
文章目录相似度计算方法1. 文本距离1.1 编辑距离（Edit Distance）1.2 最长公共子串、最长公共子序列（Long Common Subsequence，LCS）1.3 句向量表示（Word Averaging Model，WAM）1.4 WMD1.5 BM252. 统计指标2.1 Cosine Similarity2.2 Jaccard Similarity2.3 Pearson
转载
2024-04-26 14:57:21
135阅读
我们在比较事物时，往往会用到“不同”，“一样”，“相似”等词语，这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较。只有通过比较才能得出结论，究竟是相同还是不同。但是万物真的有这么极端的区分吗？在我看来不是的，生活中通过“相似度”这词来描述可能会更加准确。比如男人和女人，虽然生理器官和可能思想有些不同，但也有相同的地方，那就是都是人，就是说相似度不为0；比如石头与小草，它们对于虚拟类都是一种实体类，相似度
转载
2024-08-03 15:51:43
203阅读
为方便起见，我们使用术语邻近度（proximity）表示相似性或相异性。由于两个对象之间的邻近度是两个对象对应属性之间的邻近度的函数。我们首先介绍如何度量仅包含一个简单属性的对象之间的邻近度，然后考虑具有多个属性的对象的邻近度度量。名词概念解释定义：两个对象之间的相似度（similarity）的非正式定义是这两个对象相似程度的数值度量。通常，相似度是非负的，并常常在 0 （不相似）和 1 （完全相
在现代数据处理架构中，Hive SQL 是大数据生态系统的重要组成部分，而“Hive SQL 相似度”问题则涉及到如何识别和处理不同数据之间的相似性。下面，我们将深入探讨如何解决 Hive SQL 相似度问题，从版本对比到实战案例，提供一站式指导。
## 版本对比
首先，我们需要了解 Hive SQL 的不同版本之间的特性差异。这可以帮助我们决定在迁移或使用新特性时需要注意的事项。
| 版本
# Hive相似度匹配的科普介绍
在大数据和机器学习的领域，相似度匹配是一个重要的任务，尤其是在处理大量数据时。Hive作为一个数据仓库基础设施，能够实现对大数据的存储与处理，结合相似度匹配可以帮助我们更好地理解和利用数据。本文将介绍Hive相似度匹配的基本概念，并提供一段简单的代码示例。
## 什么是相似度匹配
相似度匹配是指在给定数据集中，找出与某个特定对象相似的其他对象。常见的相似度计
这里主要面向初学者介绍句子相似度目前主流的研究方向。从词到句子，这是目前中文相似度计算的主要思想。而由这个-思想引申出来的算法却非常多，这里面向初学者介绍比较容易实现的方法。这里要介绍的是二分法计算句子相似度。这个算法实现简单，思路清晰由此出现的技术分类变化万千，主要的变化是分组，也成为分集合。二分法的思想是：集合一和集合二是两个词的集合，集合一的每一个词与集合二的每一个词求相似度，找出最大的一个
转载
2023-11-10 16:56:25
152阅读
1. 文本相似度计算-文本向量化2. 文本相似度计算-距离的度量3. 文本相似度计算-DSSM算法4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法1. 前言最近在学习文本相似度的计算，前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量，这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面，本文准备换一个思路，从深度学习的角度来处理文本相似度的问题。本文介绍DSSM（Deep Structured Semantic
转载
2023-12-20 22:35:50
132阅读
常用的下面一些距离计算方式欧式距离（Euclidean Distance）余弦相似度（Cosine）皮尔逊相关系数（Pearson）修正余弦相似度（Adjusted Cosine）汉明距离（Hamming Distance）曼哈顿距离（Manhattan Distance）1.欧式距离（Euclidean Distance）欧式距离全称是欧几里距离，是最易于理解的一种距离计算方式，源自欧式空间中两
转载
2023-10-27 14:09:15
129阅读
欧式距离使用差值的平和再求根即可以计算欧式距离，为了保证相似度的值在0-1范围内，可以使用如下公式：相似度 = 1/(1 + 距离),当距离为0时相似度为1，距离很远时相似度为0。# 基于欧式距离的相似度计算
def ecludSim(inA,inB):
return 1.0/(1.0 + np.linalg.norm(inA - inB))
dataA = np.array([[2, 0, 0,
转载
2023-07-07 16:02:51
194阅读
Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。算法实现原理图解：a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abeb.将字符串想象成下面的结构。
转载
2023-09-01 11:49:37
194阅读
六、莱文斯坦编辑距离前边的几种距离计算方法都是针对相同长度的词项，莱文斯坦编辑距离可以计算两个长度不同的单词之间的距离；莱文斯坦编辑距离是通过添加、删除、或者将一个字符替换为另外一个字符所需的最小编辑次数；我们假设两个单词u、v的长度分别为i、j，则其可以分以下几种情况进行计算当有一个单词的长度为0的时候，则编辑距离为不为零的单词的长度；\[ld_{u,v}(i,j)=max(i,j)\; \;
转载
2023-12-20 13:44:37
59阅读
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. 汉明距
转载
2023-08-20 14:43:22
330阅读
