【前沿重器】栏目主要给大家分享各种大厂、顶会的论文和分享，从中抽取关键精华的部分和大家分享，和大家一起把握前沿技术。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。之前在小布助手的文章（原文来自OPPO互联网技术：基于深度学习的短文本相似度学习与行业测评，我的记录在：前沿重器[7] | 小布助手登顶百度千言短文本相似度的秘诀）里，其实能注意到一个细节，就是在损失函数的设计上借鉴了人
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2024-07-30 16:47:59
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本期文章，我们对embedding词嵌入、similarity相似性和clustering聚类进行相关的介绍，而这些都是大多数 ML机器学习的基础，也是自动编码器必不可少的算法。 在计算机中将真实的相关数据表示为计算机可以识别的数据过程称为embedding词嵌入，这在我们介绍transformer模型时有相关的介绍，因为计算机不能直接识别图片，或者文字，我们需要把这些图片或者文字进行一
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2024-01-21 10:22:22
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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. 巴氏距离（Bhattacharyya Distance）8. 汉明距离（Hamming distance）9. 夹角余弦10. 汉明距离11. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数12. 相关系数 & 相关距离13. 信息熵 1. 欧氏距离
很多时候，我们在数据处理的时候需要进行模糊匹配，输入的内容和目标匹配内容并不能完全匹配，如果能有一部分匹配，那么根据需求我们也可以选择性的使用这些数据，而对于这些数据的具体匹配度，肯定会不同的数据有不同的结果。这样的数据分析处理场景，大多时候都是在进行字符串匹配时会遇到的情景，为了能够有一个具有说服力、标准化、通用性的匹配标准，我们通常会使用一些专业的算法去处理，今天给大家介绍一种办法，那就是 莱
一、概述基于相似度的技术在数据点稀疏或与其他数据点相似度低时将其定义为异常值。数据点的相似性可以用多种方式来定义，这些方式彼此之间有微妙的不同，但却足够相似，值得进行总结说明。离群值分析中定义相似度的最常用方法如下:基于聚类的方法: 任何群集中的数据点的非隶属性、它与其他群集的距离、最近群集的大小或这些因素的组合被用来量化离群值得分。聚类问题与异常检测问题有着互补关系，在这个问题中，点要么属于聚类
gensimgensim是在做自然语言处理时较为经常用到的一个python工具库，主要用来以无监督的方式从原始的非结构化文本当中，学习文本隐藏的主题向量表达。包括TF-IDF、word2vec、doc2vec等多种模型实现逻辑利用HanLP对标题进行分词，形成一个二维的列表将二维列表生成预料词典，通过doc2bow稀疏向量，形成语料库词袋模型 + TF-IDF模型，计算出tfidf值获取预料词典的
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2024-06-12 07:58:59
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2013年数学建模拼接问题论文g(x,y)当g x,y 0时，图片为左边碎图片。2122边缘特征点的检测与配准，详细研究了基于边缘轮廓提取特征点和利用提取的特征点进行配准。特征点提取是基于边缘特征点图像配准方法的关键，相似性度量。相似性度量是指用哪种方法来确定待配准特征之间的相似性。它是以某种距离函数或代价函数的形式出现的。相似性度量与特征空间是紧密相连的，因为相似性度量是利用特征提取的信息，特征
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2024-06-17 22:54:02
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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
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2024-08-03 15:51:43
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前言本文介绍了3篇二进制代码相似性分析的顶会技术，他们体现了二进制代码相似性分析中一些最先进的思想。第一篇是Genius技术，是在《基于神经网络图嵌入的跨平台二进制代码相似性检测》论文中作为对比技术介绍，它首次使用图嵌入这个机器学习的概念去做二进制代码相似性分析，它涉及到了聚类算法、图比对、密码本等技术，也为后两篇论文打下了基础。第二篇是Gemini技术，它使用了更先进的Structur
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2023-12-12 15:22:15
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0.引言在建模的过程中，当需要整理出两两样本之间的联系时，通常会使用“相似性（similarity）”来描述这种联系。在一般语境中，我们通常会用“距离（distance）”来代表这种联系。一般来说，相似性和距离代表的含义是相同的。而对距离的正确建模能帮助模型更快的挖掘出隐含在数据分布之间的联系。1.两样本的相似度的衡量1.1 基本性质非负性：同一性：对称性：直递性：1.2 常用度量方式：以n维样本
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2024-03-23 12:51:44
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最近在工作中要处理好多文本文档，要求找出和每个文档的相识的文档。通过查找资料总结如下几个计算方法： 1、余弦相似性 我举一个例子来说明，什么是"余弦相似性"。 为了简单起见，我们先从句子着手。 请问怎样才能计算上面两句话的相似程度？ 基本思路是：如果这两句话的用词越相似，它们的内容就应该越相似。因此，可以从词频入手，计算它们的相似程度。 第一步，分词。
DSSM (Deep Structured Semantic Models)用于文本相似度匹配场景，是为了平衡搜索的关键词，和被点击的文本标题之间的相关性。论文地址：https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/cikm2013_DSSM_fullversion.pdf目录1、DSSM原理1.1、wordha
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2023-12-10 15:17:34
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1、Embedding 是什么Embedding是用一个低维稠密的向量来“表示”一个对象（这里的对象泛指一切可推荐的事物，比如商品、电影、音乐、新闻等），同时表示一词意味着Embedding能够表达相应对象的某些特征，同时向量之间的距离也能够反应对象之间的相似性。在词向量空间内，甚至完全不知道一个词的向量的情况下，仅靠语义关键加词向量运算就可以推荐出这个词的词向量。Embedding技术对于深度学
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2024-01-30 20:46:46
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在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1, x2, x3,
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2024-07-30 20:02:27
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对比两文档相似度前言由于我的一门课结课的大作业是对比两文档相似度，所以，我用几天的时间开始自学python并搞完作业，由于过程比较曲折，特在此记录一下。思路对于这两个文档进行分词提取词向量，生成两个向量序列。比较向量序列的相似度，即为两文档的相似度。过程一、分词，提取词向量1、处理文档由于python无法直接处理doc或docx文档，所以我们需要将doc或docx文档先转成txt，然后再进行处理，
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2024-05-09 10:32:39
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局部敏感哈希（LSH）可以解决，在搜索推荐中的大量数据的情况下，高效相似Embedding查找
在搜索推荐中，通常使用相似Embedding进行推荐，此时就会有一个问题：如何快速找到与一个Embedding相近的其他Embedding如果两个Embedding在同一个向量空间中，我们就可以通过很多种方式（内积、余弦、欧氏距离等）计算其相似度；例如在推荐系
本文实现了根据余弦距离的文本相似度的C++实现算法，如要要点如下：1、对1998年1月的人民日报所有文章进行预处理（其中文件已经分化好分词），然后进行去噪声、去停用词等操作。2、对处理好的数据进行余弦计算，并存储为相应的数据结构。3、输出前N篇最相似的文章下面介绍Statistics.cpp，对预处理文件进行统计词频。 1 #pragma once
2 #include "TextSimila
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2024-07-29 09:03:50
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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
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2024-05-29 00:47:34
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如何计算两个字符串之间的文本相似度? 前言平时的编码中，我们经常需要判断两个文本的相似性，不管是用来做文本纠错或者去重等等，那么我们应该以什么维度来判断相似性呢？这些算法又怎么实现呢？这篇文章对常见的计算方式做一个记录。Jaccard 相似度首先是 Jaccard 相似度系数，下面是它在维基百科上的一个定义及计算公式。
The Jaccard index, also known as
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2024-06-05 14:54:26
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title: 机器学习模型优缺点 tags: 机器学习,分类,回归 grammar_cjkRuby: true1 机器学习分类模型1.1 朴素贝叶斯的优缺点 NBM1.1.1 优点算法逻辑简单,易于实现分类过程中时空开销小对缺失数据不太敏感，适合文本分类对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练朴素贝叶斯对结果解释容易理解1.1.2 缺点对输入数据的表达形式很敏感(离散、连续，值极
