1、语音识别实现原理：数据库概括的说，语音识别的原理其实并不难理解，原理上和指纹识别的原理相同：设备收集目标语音，然后对收集到的语音进行一系列处理，得到目标语音的特征信息，然后让特征信息与数据库中已存数据进行相似度搜索比对，评分高者即为识别结果。然后通过其他系统的接入来完成设备的语音识别功能。 如果你对语音识别的兴趣不高，那么知道这样的大致原理已经足够。事实上，语音识别的
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2023-12-30 15:22:41
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定义 PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是一种常用的数据分析手段，是图像处理中经常用到的降维方法。对于一组不同维度之间可能存在线性相关关系的数据，PCA能够把这组数据通过正交变换变成各个维度之间线性无关的数据，经过PCA处理的数据中的各个样本之间的关系往往更直观，所以它是一种非常常用的数据分析和预处理工具。PCA处理之后的数据各个维度之间是
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2023-09-29 10:01:40
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一、bm25的应用和基础医学领域，BM25算法的应用，文档分类，相似度识别以及疾病、手术等实体的相似度匹配。文档的处理相对简单，可以直接调用相关算法包，实体单词的相似度匹配需要对文本做相关的处理。对比研究，在文档中，表示特征的主要是单词，而在实体名词（疾病、手术、药品名称）中，表示特征的是字或者由n-gram切分的元素，当用字表示特征时，文本的语义会丢失，所以我建议用字和n-gram（n>=
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2023-12-12 22:27:56
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无论什么推荐算法，计算相似度都是避不开的，下面就总结一下已经了解的相似度计算方法。1. 余弦相似度 这个算是最常用的了，典型例子是计算文本相似度。通过计算两个向量间的夹角，越是相似夹角度数越接近0，所计算的值也就越接近1。但是余弦相似度只对方向敏感，对距离并不敏感。2. 欧式距离（欧几里得距离） 就是计算空间上两点间的距离。下图很好体现了欧氏距离
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2024-01-30 21:15:29
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基于动态时间规整算法(DTW)的相似度计算 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法。 该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。 该算法由日本学
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2023-12-19 19:32:22
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在推荐算法中，计算相似性或距离度量是最常见的事情，也有非常多的相似性计算公式，比如基于集合的方法（谷本系数、J accard相似性系数），基于几何的方法（余弦相似性公式）等。这里介绍下来自信息检索领域的方法 TF-IDF、BM25模型用于计算相似性。假设我们有用户收听过音乐家音乐的数据，我们想要计算与某位音乐家相似的Top-N音乐家，用于音乐推荐或其他。一、TF-IDF模型用于计算相似性使用TF-
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2023-12-14 12:06:55
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引言 相似度计算用于衡量对象之间的相似程度，在数据挖掘、自然语言处理中是一个基础性计算。其中的关键技术主要是两个部分，对象的特征表示，特征集合之间的相似关系。在信息检索、网页判重、推荐系统等，都涉及到对象之间或者对象和对象集合的相似性的计算。而针对不同的应用场景，受限于数据规模、时空开销等的限制，相似度计算方法的选择又会有所区
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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文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于bm25算法。 直接调用rank_bm25：im
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2024-06-03 11:06:34
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最近在做一个相似度检测的项目，虽然目前技术很成熟，项目也比较简单，但是算法应用过程的一些参数如何选择，刚开始的时候还是一头雾水，毕竟现在做什么算法都要优化，所以记录一下选参过程。Part 1. 论文中讨论到的参数Part 2. 实际项目中的应用 参考论文：
https://arxiv.org/abs/1603.09320arxiv.org
简单列一下相似度搜索过程：分层查找+独立集合的gr
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2023-11-20 16:51:48
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在推荐算法中，计算相似性或距离度量是最常见的事情，也有非常多的相似性计算公式，比如基于集合的方法（谷本系数、J accard相似性系数），基于几何的方法（余弦相似性公式）等。这里介绍下来自信息检索领域的方法 TF-IDF、BM25模型用于计算相似性。参考文章 Distance Metrics for Fun and Profit假设我们有用户收听过音乐家音乐的数据，我们想要计算与某位音
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2023-12-22 21:11:19
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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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# 轨迹相似度算法 Python 实现
## 简介
本文将教会你如何实现轨迹相似度算法。轨迹相似度算法用于计算不同轨迹之间的相似度，常用于地理信息系统、运动轨迹分析等领域。我们将使用 Python 编程语言来实现这个算法。
在开始之前，我们先来了解一下整个实现过程的流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 收集、整理轨迹数据 |
| 2
原创
2024-02-02 09:28:15
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## LBP相似度算法 Python 实现指南
**引言**
局部二值模式（LBP, Local Binary Patterns）是一种用于纹理分类的有效特征提取方法。它通过比较每个像素与周围像素的灰度值，将图像的局部特征转化为二进制模式。本文将指导你如何在 Python 中实现 LBP 相似度算法，包括每一步的代码示例及其解释。
### 步骤流程
我们将整个过程分为以下几个步骤：
|
1 字符串驻留 如果上面例子返回True，但是下面例子为什么是False: 这与Cpython 编译优化相关，行为称为字符串驻留，但驻留的字符串中只包含字母，数字或下划线。2 相同值的不可变对象 这是因为具有相同值的不可变对象在Python中始终具有相同的哈希值由于存在哈希冲突，不同值的对象也可能具有相同的哈希值。3 对象销毁顺序创建一个类SE: 
# 矩阵相似度算法（Matrix Similarity Algorithm）在 Python 中的应用
在数据科学和机器学习中，矩阵相似度算法是一个非常重要的工具，通常用于计算两个矩阵之间的相似度。这类算法广泛应用于推荐系统、图像处理、文本分析等领域，帮助我们识别和评估数据间的相似性。
## 1. 什么是矩阵相似度？
矩阵相似度是用来衡量两个矩阵在结构上和数值上的相似程度的度量。常见的矩阵相
0 引言问题背景：大量的工程实践表明，点云匹配关系的求解是一个非常复杂而困难的问题。其核心点在于找到一种映射方法，该方法将某个点映射到一个有限m维的特征向量，
A = {a1，a2，a3，…，am}. 基于某种距离度量的方法，比如欧式距离法，计算A与任意某B的距离值距离值为distance = |A-B|.若A与B的距离值与两点在几何及
拓扑上的相似性呈正相关，该相关系数越接近1（或者-1，效果相
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2024-04-29 18:06:18
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今天给大家介绍一份相关的中文数据集，其不仅仅是第一份中文的视频多模态相似性数据集，而且规模之大，提供了很多metadata信息包括标题、ASR、tag、类别等等如下，相信可以满足大家的各类需求。其是腾讯qq浏览器团队贡献的Tencent-MVSE数据集，已发表了paper提供了baaseline并且举行了相关的比赛。Introduction视频的相似度其实是多维的，如下：对于第一个例子（第一行）来
按语：偶得SIFT特征匹配算法原理介绍，此文章确通俗易懂，分享之！1.图像尺度空间在了解图像特征匹配前，需要清楚，两张照片之所以能匹配得上，是因为其特征点的相似度较高。而寻找图像特征点，我们要先知道一个概念，就是“图像尺度空间”。平时生活中，用人眼去看一张照片时，随着观测距离的增加，图像会逐渐变得模糊。那么计算机在“看”一张照片时，会从不同的“尺度”去观测照片，尺度越大，图像越模糊。那么这里的“尺
文章目录前言1. 相似性的度量1.1 闵可夫斯基距离1.2 曼哈顿距离1.3 欧氏距离2. K-Means算法原理2.1 基本原理2.2 计算过程2.3 代码实现结束语 前言 K-Means算法，也被称为K-平均或K-均值算法，是一种广泛使用的聚类算法。K-Means算法是基于相似性的无监督算法，通过比较样本之间的相似性，将较为相似的样本划分到同一个类别中。1. 相似性的度量来表示样本和样本之
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2024-02-28 13:56:47
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