机器学习算法中常常需要使用数据之间的距离来标识两组数据之间的差异，比如k-近邻算法等。本文将介绍经常使用几种距离的概念、计算公式和应用。
这些距包括：
1. 闵可夫斯基距离
2. 欧几里得距离
3. 曼哈顿距离
4. 切比雪夫距离
5. 马氏距离
6. 余弦相似度
7. 皮尔
# 实现 Python 库克距离的指南
库克距离（Cook's Distance）是统计分析中的重要一个概念，用来识别回归分析中影响数据点的异常值。本文将指导你逐步实现库克距离的计算，适合刚入行的小白理解。
## 工作流程
下面的表格展示了我们实现库克距离的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------------|-
原创
2024-09-04 04:18:20
249阅读
下面凌乱的小记一下无监督学习
无监督学习->聚类 降维
聚类：数据相似性
相似性的评估：两个数据样本间的距离
距离：欧氏距离 曼哈顿距离 马氏距离 夹角余弦sklearn 聚类算法 sklearn.cluster，如k-means 近邻传播 DBSCAN等
标准的数据输入格式：[样本个数，特征个数]定义的矩阵形式介绍sklearn.cluster降维主成分分析PCAPCA常用于高维数据集的探
库克两年内将苹果库存从三十一天压缩至两天甚至十五小时的办事风格乔布斯 产品不断创新市场 不管技术技术 不管市场集中精力做好自己专业领域的事情，尽可能的让两个部分有交集(沟通)各自扩展自己的领域，甚至产生谁先达到预期目标的竞争感。
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2012-09-29 09:37:00
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当苹果创建全球最大的对冲基金Braeburn Capital时，就有人将“败家”的头衔赠送给库克，他们认为这是库克领导的苹果的创新力直线下降，开始将乔布斯为创造iTV、iCar准备的巨额研发基金转向传统金融。库克一时成为众矢之的，51CTO观察员傻蛋又是如何看待库克的呢？请看51CTO特稿《库克的时代？》……
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原创
2012-11-04 20:16:25
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从远程库克隆,就需要我们先创建远程库，在github创建一个新的gitskills仓库，我们勾选Initialize this repository with a README，这样GitHub会自动为我们创建一个README.md文件。创建完毕后，可以看到README.md文件： 现在，远程库 已经准备好了，下一步是用命令gi
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精选
2016-03-12 22:41:54
428阅读
某些时候，例如为了搭建一个测试环境，或者克隆一个网站，需要复制一个已存在的mysql数据库。使用以下方法，可以非常简单地实现。
原创
2023-06-15 00:08:34
78阅读
上次我们讲了先有本地库，后有远程库的时候，如何关联远程库。现在，假设我们从零开发，那么最好的方式是先创建远程库，然后，从远程库克隆。首先，登陆GitHub，创建一个新的仓库，名字叫gitskills：github-init-repo我们勾选Initialize this repository wit
原创
2017-11-11 10:55:00
128阅读
Git 学习笔记 - 10 - 从远程库克隆概述：之前练习的是怎么从本地关联远程仓库，然后将本地仓库的代码上传到远程仓库中。在实际生活中，比如来到一家新公司，需要从公司的仓库中下载你即将要开发的项目代码来熟悉，这是就需要将远程仓库中的数据克隆到本地。步骤：1. 先在GitHub上建立一个新的仓库用来克隆。新建一个名为 gitskills 的远程仓库；注意：这里在建立的时候需要生成一下文件，不然克隆
Python Numpy计算各类距离1.闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)2.欧氏距离(Euclidean Distance)3.曼哈顿距离(Manhattan Distance)4.切比雪夫距离(Chebyshev Distance)5.夹角余弦(Cosine)6.汉明距离(Hamming distance)7.杰卡德相似系数(Jaccard similarity coeff
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2023-08-23 17:01:28
130阅读
最近项目需要做近似文本的对比，看到最小编辑距离能够一定程度来区分文本相似度，下面是两段代码：def normal_leven(str1, str2):len_str1 = len(str1) + 1len_str2 = len(str2) + 1# 创建矩阵matrix = [0 for n in range(len_str1 * len_str2)]# 矩阵的第一行for i in range(
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2023-10-20 23:15:13
83阅读
1 什么是编辑距离在计算文本的相似性时，经常会用到编辑距离（Levenshtein距离），其指两个字符串之间，由一个字符串转成另一个所需的最少编辑操作次数。在字符串形式上来说，编辑距离越小，那么两个文本的相似性越大，暂时不考虑语义上的问题。其中，编辑操作包括以下三种：插入：将一个字符插入某个字符串删除：将字符串中的某个字符删除替换：将字符串中的某个字符串替换为另一个字符为了更好地说明编辑距离的概念
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2023-06-26 14:43:34
122阅读
上次我们讲了先有本地库，后有远程库的时候，如何关联远程库。现在，假设我们从零开发，那么最好的方式是先创建远程库，然后，从远程库克隆。首先，登陆GitHub，创建一个新的仓库，名字叫gitskills：我们勾选Initialize this repository with a README，这样GitHub会自动为我们创建一个README.md文件。创建完毕后，可以看到README.md文件...
原创
2022-06-06 12:18:16
320阅读
前言由于 JFrog Artifactory 在业界得到了普遍的应用，并且 Artifactory 可以完全替代 Nexus 作为 Maven 私服，所以JFrog 提供了自动化的迁移工具 nexus2artifactory，目的是帮现有的 Nexus 用户一键迁移到 Artifactory，从而让用户得到更好的Maven 仓库。 目前该工具支持仓库类型: local(hosted),
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2024-09-03 22:56:16
150阅读
一、距离测定原理 1、伪距测量 伪距测量是利用全球卫星定位系统进行导航定位的最基本的方法，其基本原理是：在某一瞬间利用GPS接收机同时测定至少四颗卫星的伪距，根据已知的卫星位置 和伪距观测值，采用距离交会法求出接收机的三维坐标和时钟改正数。伪距定位法定一次位的精度并不高，但定位速度快，经几小时的定位也可达米级的若再增加观 测时间，精度还可
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2023-09-09 21:18:20
0阅读
首先，登陆GitHub，找到我们的learngit项目第一种方式(老手建议)：通过命令将远程仓库的代码，拉
原创
2022-09-06 06:10:21
189阅读
一、欧几里得距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。公式如下： 因为计算是基于各维度特征的绝对数值，所以欧氏度量需要保证各维度指标在相同的刻度级别，比如对身高（cm）和体重（kg）两个单位不同的指标使用欧式距离可能使结果失效。 Python实现如下： imp
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2023-11-10 03:16:27
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一直让我困惑的问题是：abc与ca之间的编辑距离究竟等于几？问了很多同学和网友：大家的普遍观点是：如果在编辑距离定义中指明相邻交换操作为原子操作，那么应该等于2；反之，如果在编辑距离定义中为定义相邻交换操作为原子操作那么应该等于3。为了更好地阐明这个问题，先给出编辑距离的两种定义形式 1.Levenshtein distance(以下简称L氏距离)。 此距离由Levenshtein 于1965年定
各种相似度计算的python实现前言在数据挖掘中有很多地方要计算相似度，比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法，其中有欧几里德距离、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。我们这里把一些常用的相似度计算方法，用python进行实现以下。如果是初学者，我认为把公式先写下来，然后再写代码去实现比较好。欧几里德距离几个数据集之间的相似度一般是基于每对对象间的距离计算。最常用的当然是欧几
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2023-11-28 13:20:33
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安装方法：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ python-Levenshtein安装了python-Levenshtein之后就可以使用了：使用方法import Levenshtein
str1 = "Apple"
str2 = "application"
# 计算编辑距离，输出从一个字符串变为另一个字符串的最少操
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2023-07-18 16:27:56
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