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
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2024-08-22 08:48:50
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相似性用来衡量两个变量的相似程度。对于两个样本x(i),x(j)之间的相似性度量至少应满足以下要求：1)应为非负值；2)样本本身的相似性度量最大；3)度量应满足对称性常用的相似性度量可以分为距离函数和和系数函数两类。对于如何选择，可以参考以下几点：所选的相似性尺度在实际应用中应有明确的意义；根据原始的数据性质选择适当的变换方法，在根据不同的变换方法选择不同的距离或者相似系数；适当考虑计算量的大小。
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2024-01-12 10:51:39
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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(SimilarityMeasurement)，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
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2024-07-01 04:49:26
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# 深度学习中的余弦相似度
余弦相似度是一种常用的相似性度量方法，广泛应用于信息检索、文本分析、图像处理等多个领域。在深度学习中，余弦相似度常用于度量高维向量之间的相似性，尤其是在处理嵌入表示时。本文将探讨余弦相似度的原理、应用以及实现示例。
## 余弦相似度的定义
余弦相似度是通过计算两个向量的夹角余弦值来衡量它们之间的相似性。公式如下：
\[
\text{Cosine Similari
首先模拟一些数据出来：假设有这样一些ID是1～5的条目，然后有几个人对他们看过的条目进行了评分（1～5），那么我们可能有这样的一组数据，格式是：人名：{条目ID：条目得分}＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝A：{1:3, 2:4, 4:3, 5:3}B：{1:2, 2:4, 3:4, 4:3}C：{2:4, 4:2, 5:4}...给定两个人，如何计算他们的相似度，比如，在B和C里，谁和A的评分
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2024-03-11 17:11:23
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最近接触到图像去重算法，有phash、dhash和ahash等基于哈希方法的去重算法。phash全称是感知哈希算法（Perceptual hash algorithm），使用这玩意儿可以对每个图片生成一个值，然后计算他们的hamming distance，简单的说就是数一数二进制之后有几位不同。整个处理流程有点像对文章去重时先算simhash再算hamming distance，很多东西都可以直接
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2023-10-06 19:02:18
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文档相似性检测工具是通过比对源文档和目标文档的相似性给出相似度结果的一种信息处理系统。可以分段粘贴进去查 的确很给力哦。文档相似性检测工具和其他系统覆盖文献有80%以上不同，本系统通过混合引擎覆盖188亿个网页以及490万篇论文，建议用户使用多套系统检测论文。相似软件版本说明软件地址文档相似性检测工具优点—— 覆盖面广，文档相似性检测工具通过混合引擎覆盖约188亿个网页和490万篇论文。系统采用自
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2023-12-19 13:07:52
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1词袋模型from gensim import corpora
from gensim import models
from gensim import similarities
#from corpora.corpus import Corpus
# 1 分词
# 1.1 历史比较文档的分词
all_location_list = []
for doc in location_list:
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2024-06-17 16:29:48
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# 深度学习与图片相似度：技术解析与实现
随着人工智能的发展，深度学习已成为计算机视觉领域的重要工具之一，尤其在图像相似度比较方面，得到了广泛的应用。从自动标注图片到个性化推荐，图像相似度技术扮演着重要角色。本文将介绍如何利用深度学习来评估图像的相似性，并提供相应的代码示例。
## 什么是图像相似度？
图像相似度指的是通过某种算法计算出两个图像在内容、颜色、纹理等方面的相似水平。这一指标在许
原创
2024-10-25 03:28:35
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# 深度学习 语义相似度实现流程
## 一、整件事情的流程
以下是实现“深度学习 语义相似度”的具体步骤：
```mermaid
gantt
title 实现“深度学习 语义相似度”流程图
section 准备数据
数据收集 :a1, 2022-01-01, 1d
数据清洗 :a2, after a1, 1d
原创
2024-05-20 05:43:59
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1为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离？对于两个向量A和B，其余弦相似度定义为 即两个向量夹角的余弦，关注的是向量之间的角度关系，并不关心它们的绝对大小，其取值范围是[−1,1]。当一对文本相似度的长度差距很大、但内容相近时，如果使用词频或词向量作为特征，它们在特征空间中的的欧氏距离通常很大；而如果使用余弦相似度的话，它们之间的夹角可能很小，因而相似度高。此外，在文本、图像、视频等领域
相似度计算方法有很多种，以下是一些常用的算法：1. 余弦相似度（Cosine Similarity）：用于计算向量之间的相似度，常用于文本数据的相似度计算。它通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似程度，取值范围为[-1, 1]，值越接近1表示越相似。2. 欧氏距离（Euclidean Distance）：用于计算向量之间的距离，也可以用于相似度计算。欧氏距离是两个向量之间的直线距离，可以
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2024-06-17 15:24:41
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User CF 和 Item CF 都依赖于相似度的计算，因为只有通过衡量用户之间或物关程度，...
原创
2023-03-28 09:41:04
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皮尔逊相关性是什么皮尔逊是一种相关性
度量方法，主要依靠计算得出
的皮尔逊相关系数
度量。 皮尔逊相关系数输出范围为-1到+1，0代表无相关性，负值为负相关，正值为正相关。几何上来讲，皮尔逊相关系数是余弦
相似度在维度值缺失情况下
的一种改进。 皮尔逊系数就是在使用cos计算两个向量（cos<a, b> = a • b / |a|•|b|）时进行中心化。余弦
相似度（余弦距离）计算
的是两个向量在空
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2024-06-12 23:26:30
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曼哈顿距离(Manhattan Distance)欧氏距离(Euclidean Distance)切比雪夫距离(Chebyshev Distance)闵氏距离(Minkowski Distance)标准化欧氏距离 (Standardized Euclidean Distance)马氏距离(Mahalanobis Distance)余弦相似度（Cosine Similarity）改进的余弦相似度（
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2024-01-17 15:56:08
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文章目录1. PSNR（Peak Signal to Noise Ratio，峰值信噪比）2. SSIM（Structure Similarity Index Measure，结构相似性评价）3. Lpips（Learned Perceptual Image Patch Similarity，图像感知相似度指标）4. NIQE（Natural Image Quality Evaluator，自然
图像相似度评价指标在图像处理中我们经常遇到需要评价两张图像是否相似，给出其相似度的指标，这里总结了三种评判指标均方误差MSE, 结构相似性SSIM, 以及峰值信噪比PSNR, 分三个小结介绍其原理以及对应的matlab以及tensorflow版本的算法实现。均方误差MSE即m×n单色图像 I 和 K（原图像与处理图像）之间均方误差，定义为： 结构相似性S
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2023-10-09 21:40:32
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1.cosin相似度（余弦相似度）把图片表示成一个向量，通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似度 # -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/env python
# @Time : 2018/11/17 14:52
# @Author : xhh
# @Desc : 余弦相似度计算
# @File : difference_i
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2024-02-19 17:02:45
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编辑距离编辑距离，又称为Levenshtein距离，是用于计算一个字符串转换为另一个字符串时，插入、删除和替换的次数。例如，将'dad'转换为'bad'需要一次替换操作，编辑距离为1。nltk.metrics.distance.edit_distance函数实现了编辑距离。fromnltk.metrics.distanceimportedit_distancestr
原创
2021-01-03 21:56:51
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目录前言图像的相似度描述输入描述：输出描述：解题过程总结前言今天我们一起学习一下怎么样计算图像的相似度。图像的相似度描述给出两幅相同大小的黑白图像（用0-1矩阵）表示，求它们的相似度。若两幅图像在相同位置上的像素点颜色相同，则称它们在该位置具有相同的像素点。两幅图像的相似度定义为相同像素点数占总像素点数的百分比。输入描述：第一行包含两个整数m和n，表示图像的行数和列数，用单个空格隔开。1≤m≤10
