SciPy是世界上著名的Python开源科学计算库，建立在Numpy之上。它增加的功能包括数值积分、最优化、统计和一些专用函数。例如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。安装科学计算包SciPy 由于SciPy库在Windows下使用pip intall安装失败（网上资料说的），所以需要寻找第三方（Unofficial Windows Binaries for Py
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2023-09-13 15:06:20
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使用numpy计算特征之间的余弦距离，分为单张和批量模式
余弦距离在计算相似度的应用中经常使用，比如：
• 文本相似度检索
• 人脸识别检索
• 相似图片检索
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2023-08-01 06:59:59
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句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影。 句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。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。 句子A：我/喜欢/看/电视，不/喜欢/看/电影。 句子B：我/不/喜欢/看/电视，也/不/喜欢/看/电影。第二步，列出所有的词。 我，喜欢，
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2024-08-07 18:25:26
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已计算出个文本间的余弦相似度值，怎么用kmeans聚类K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较校聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象如何计算两个不同长度的向量的余弦相似度(1)余弦相似性 通过测量两个向量之间的角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度
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2023-11-20 09:54:41
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目录一、余弦相似度计算方式1、python2、sklearn3、scipy4、numpy5、pytorch6、faiss二、规模暴增计算加速1、numpy矩阵计算GPU加速——cupy2、pytorch框架cuda加速3、faiss的加速方法总结在做文本匹配、文本推荐的时候需要用到文本相似性的评估，一般都采用比较简单的cos_similarity——余弦相似度(值越大，两者越相似，向量夹角越小，极
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2023-09-26 10:59:28
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看starspace的时候发现它实现了dot和cos两种similarity的度量方式，这里总结一下：余弦相似度衡量两个向量在方向上的相似性，而不care两个向量的实际长度，A和B的长度即使是一个超级短一个超级长的情况下，二者的余弦相似性也可能为1（即theta=0，此时两个向量重合）；
存在的问题[1]：
余弦相似度更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感。
比如用户对内容评
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2023-10-13 12:29:37
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在工作中一直使用余弦相似度算法计算两段文本的相似度和两个用户的相似度。一直弄不明白多维的余弦相似度公式是怎么推导来的。今天终于花费时间把公式推导出来，其实很简单，都是高中学过的知识，只是很多年没用了，都还给老师了。本文还通过一个例子演示如果使用余弦相似度计算两段文本的相似度。
余弦函数在三角形中的计算公式为：
在直角坐标系中，向量表示的三角形的余弦
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2024-05-17 06:36:10
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通过共现矩阵和余弦相似度实现机器对单词的认知、python实现本文介绍的定义：一、语料库预处理二、单词的分布式表示三、单词的相似度四、相似单词排序 本文介绍的定义：语料库、计数方法的目的、语料库预处理、单词的分布式表示、分布式假设、上下文、窗口大小、基于计数的方法表示单词、用向量表示单词、共现矩阵、单词的相似度、余弦相似度、相似单词排序。一、语料库预处理语料库：大量的文本数据。计数方法的
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2024-07-26 17:14:35
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余弦相似度在计算文本相似度等问题中有着广泛的应用，scikit-learn中提供了方便的调用方法 第一种，使用cosine_similarity，传入一个变量a时，返回数组的第i行第j列表示a[i]与a[j]的余弦相似度 例：from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
a=[[1,3,2],[2,2,1]]
cosine_sim
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2023-11-07 08:09:32
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几个常用的程序块，整理一下：计算余弦相似度主要就是计算二范数，以及两个向量内积。'''
计算余弦相似度
'''
from scipy.linalg.misc import norm
def cosineSimilarity(vec1, vec2):
cosine = sum(vec1 * vec2) / (norm(vec1) * norm(vec2))
return cosine
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2024-04-18 13:03:26
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使用LSH来减少余弦相似度开销计算 LSH-余弦相似度详解原理，在余弦空间中构造一条直线（平面） 当两个向量在直线一边时，认为这两个向量较相似。那么我们有两个向量A，B，和一条直线a。 假设A在直线a上方，标记为1 B在直线a下方，标记为0因此我们认为A和B不相似。为了更准确的估计，我们构造了多条直线b，c，d，e 那么A的标记可能为，1，1，1，0，0 B的标记为，0，1，1，0，0直观上来看A
为什么文本也需要余弦相似度文本的余弦相似度是为了计算文本的相似程度而引入的一种方法，例如我们要比较这样两句话的相似程度：A句子：你笑起来真好看。B句子：你笑起来不好看。这两句话，看起来很相似了吧，但是句子的意思却完全不一样，那么我们怎么去确定文本的相似度呢？我们从数学中找到了灵感。向量的余弦表示假设向量空间中有两个向量a和b，我们可以通过计算两个向量之间的夹角来确定两个向量的相似程度：当夹角θ越接
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2023-12-18 22:59:32
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日常中，很多时候是否感觉看过大量的相同或相似的文章呢？有没有想过他们的相似度是多少？我们能不能使用代码去计算出来呢？阅读这篇文章可以给你一种比较的思路~TF-IDF算法TF-IDF（词频-逆文档频率）算法是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。该算法在数据挖掘、
1.余弦距离的应用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
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2024-06-18 05:47:33
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向量空间模型VSM：VSM的介绍：一个文档可以由文档中的一系列关键词组成，而VSM则是用这些关键词的向量组成一篇文档，其中的每个分量代表词项在文档中的相对重要性。VSM的例子：比如说，一个文档有分词和去停用词之后，有N个关键词（或许去重后就有M个关键词），文档关键词相应的表示为（d1,d2,d3,...,dn），而每个关键词都有一个对应的权重（w1,w1,...,wn）。对于一篇文档来说，或许所含
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2024-06-22 18:28:43
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使用sklearn内部的方法计算余弦相似度# 余弦相似度import numpy as n
原创
2022-11-16 19:47:37
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推荐系统中相似度计算可以说是基础中的基础了，因为基本所有的推荐算法都是在计算相似度，用户相似度或者物品相似度，这里罗列一下各种相似度计算方法和适用点余弦相似度 这个基本上是最常用的，最初用在计算文本相似度效果很好，一般像tf-idf一下然后计算，推荐中在协同过滤以及很多算法中都比其他相似度效果理想。 由于余弦相似度表示方向上的差异，对距离不敏感，所以有时候也关心距
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2024-04-02 16:04:00
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关于初高中就常见的余弦相似度，在很多人的记忆里，估计只剩下“余弦相似度”这一概念，却没发现它的应用却常常在我们身边，更没想到那些曾吐槽过的数学公式，应用起来竟然跑到了其他领域：文本相似度比较。在比较文本相似度之前，我们先借用数学的另一个概念：概率，反映的是某事件发生的可能性，用0-1之间的数值来表示。而文本的相似程度也可用0-1之间的概率值来表示，0则表示完全没有相似可言，1则表示两篇文章一模一样
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2023-12-08 09:25:40
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1. 摘要翻译本篇文章中，我们提出了一个新颖的损失函数，称之为LMCL，来给出loss函数的一种不同思路。更确切地说，我们用L2范数（欧几里得范数）归一化softmax损失函数的特征和权值向量，消除半径方差的影响，重构为余弦损失函数。基于此，提出了一个余弦边界项来更深地最大化角度空间地决策边界。结果是，通过正则化和余弦决策边界地最大化的优点，成功实现了类内间距的最小化和类之间距离的最大化。我们称自
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2024-05-29 07:58:13
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1、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，这就叫"余弦相似性"。  
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2024-01-24 17:00:09
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