一 前言二 什么是SVM三 线性SVM数学建模1决策面方程2分类间隔方程3约束条件4线性SVM优化问题基本描述5求解准备6拉格朗日函数7KKT条件8对偶问题求解SMO算法1Platt的SMO算法2SMO算法的解法四 编程求解线性SVM1可视化数据集2简化版SMO算法五 总结 一 前言说来惭愧，断更快半个月了，本打算是一周一篇的。感觉SVM瞬间难了不少，推导耗费了很多时间，同时身边的事情也不少，忙
# 使用 Python 实现相似曲线的完整指导
相似曲线是指形态相似但大小不同的曲线。在图形处理和计算机图形学中，我们常常需要对这样的曲线进行处理。本文将逐步引导你如何使用 Python 实现相似曲线。我们将分为几个步骤，逐一讲解每个步骤所需的代码及其作用。
## 流程概述
首先，我们需要明确实现相似曲线的基本步骤。以下是整个流程的概述：
| 步骤编号 | 步骤名称
目录方法总论1. 基于点匹配的方法2. 基于形状的方法方法总论衡量两条曲线与的相似度，从传统特征工程的角度来讲，思路无外乎是设计不同的特征空间，将曲线映射到特征空间里面再进行相似度的对比，这种相似度的对比实际上就是在特征空间里面的欧式距离了。目前而言，常用的设计思路主要是出于两个方面设计，一个是从曲线上的点出发，一个是基于曲线上的某种特定形状。基于点匹配的方法这里面常用的是 时间翘曲函数(DTW)
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2023-10-07 15:51:52
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锐腾君又来啦，这周双更是不是很意外很惊喜呀？锐腾君的闲话群已经创好了，以及锐腾君的个人专栏也创好了。（文末有小彩蛋不要错过哦） 锐腾君的数学杂谈zhuanlan.zhihu.com
引言：锐腾君一贯的作风是尽量地在初等范围内解释地通俗。但是有些地方好像不得不绕出来一下。于是本文的部分内容可能涉及到一些超出高中范围的知识以及一些锐腾君以前提到过得知识。我们默认读者已
使用TF-IDF算法计算网站页面相似度分布（Python）www.bmpi.dev
如果你的网站网页重复或者相似页面过多将会影响你网站的排名，那么如何计算网站内网页的相似度分布？本文教你通过开发Python脚本使用TF-IDF算法计算网站全站页面相似度分布并可视化展示出来。0. TF-IDFTF-IDF（英语：term frequency–inverse document
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2023-11-23 23:14:31
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论文“LINE: Large-scale Information Network Embedding”发表在WWW‘15上，提出了一个适用于大规模网络embedding算法“LINE”。论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1503.03578.pdf作者公布的代码：https://github.com/tangjianpku/LINE介绍本篇文章提出的算法定义了两种相似度：一
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2024-01-09 11:22:47
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## Python 曲线相似度：探讨与实现
在数据分析和机器学习领域，我们常常需要比较不同曲线之间的相似度，尤其是在时间序列分析、图像处理等领域。本文将介绍如何使用Python计算曲线的相似度，同时以可视化形式展示数据。
### 什么是曲线相似度？
曲线相似度是衡量两条曲线或时间序列之间相似程度的指标。常用的相似度度量包括欧几里得距离、动态时间规整（DTW）和余弦相似度等。在本篇文章中，我们
原创
2024-10-10 06:02:49
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在之前的文章中我讲解了用最长公共子序列和最长公共子串的方法来求两个字符串的相似度问题，本文来讲解如何通过最少编辑距离算法求解两个文本的相似度问题。 首先来了解一下什么是编辑距离，编辑距离是这样定义的对于两个字符串，由其中一个字符串转化为另外一个字符串所需要的操作次数叫做编辑距离。这里允许的操作只有三种将一个字符替换为另一个字符插入一个字符删除一个字符那么最少编辑距离就是需要操作次数最少
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2023-11-14 14:53:37
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1. 什么条件下两条曲线最相似那肯定是在定义域[a, b]中，两条曲线完全重合。用数学语言或者 然而，符号是不利于我们计算的，因此我们希望能用一个不带条件的等式来表达(1)式的内容，因此就有了： 可以看到，(2)和(1)是完全等价的。 值得注意的是，(2)式里面的绝对值符号||是不能去掉的，这个应该很容易理解。 但是由于绝对值函数在数学上不是连续可导的，因此常用平方的方法，来代替绝对值。 这里我们
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2023-09-26 17:58:21
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弗朗明歇距离（Fréchet distance）论文可以参考：理论推导 Eiter, Thomas, and Heikki Mannila. “Computing discrete Fréchet distance.” (1994).便于计算的离散距离求解 Alt, Helmut, and Michael Godau. “Computing the Fréchet distance between
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2023-09-22 11:10:09
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# Python 曲线相似度度量的实现指南
在数据科学和机器学习领域，曲线相似度度量是一项重要的任务。它可以用来比较两个或多个数据集，如时间序列数据、图形数据等。在本篇文章中，我们将一起学习如何用 Python 来实现曲线相似度度量。
## 一、整体流程
在开始之前，让我们先了解整个实现的流程。以下是一个表格，展示了我们将采取的步骤：
| 步骤 | 描述
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
# 如何实现 Python 曲线对比相似度
在数据分析和机器学习中，曲线的相似度比较是一项重要的任务。特别是在时间序列分析、图像识别等领域，学习如何衡量两条曲线之间的相似度，可以帮助你更好地提取特征和进行预测。这篇文章将指导你如何在 Python 中实现曲线对比相似度的功能。
## 流程概述
下面是实现曲线对比相似度的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
# Python求曲线相似度的基本方法
在数据分析和模式识别领域，曲线相似度的计算是一个重要任务。它可以用于多个应用场景，例如，比较不同用户的行为模式、分析生物信号、或者在图像处理中识别相似的形状。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python来求解曲线的相似度，并给出代码示例。
## 曲线相似度的基本概念
曲线相似度通常是指通过某种数值方法来量化两条曲线之间的相似程度。常用的方法包括：
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原创
2024-08-26 03:44:06
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我们都体会到了BERT预训练模型的强大，主要一点就是它可以动态生成句向量，根据不同的上下文而得到不同的句向量，当然也可以得到词向量，但是如果我想比较不同语境下的词向量该怎么做呢？比如这两句话“在手机品牌中，我喜欢苹果”和“在水果中，我喜欢苹果”中“苹果”一词的相似度，显然，此“苹果”非彼“苹果”，如果我直接将这两句话输入给bert-as-service，它输出的是这两句话的句向量，如果我们想验证“
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2024-08-15 11:16:58
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在当今的技术环境中，曲线相似度识别的应用越来越广泛，尤其是在数据分析和机器学习领域。如何通过Python语言高效地识别和评估图形曲线的相似度是一个具有挑战性的技术问题。本文将详细记录如何应对这一问题，包括背景、错误现象、根因分析等内容。
用户场景还原
在进行数据分析时，用户经常需要比较不同时间段内的行为曲线以发现趋势。例如，分析用户在不同推广活动下的行为差异可能直接影响后续决策。这里涉及到的数
# Python计算曲线相似性
在数据分析和机器学习中，经常需要比较不同曲线之间的相似性，以便评估它们之间的关系和趋势。Python作为一种强大的编程语言，提供了许多库和工具来进行曲线相似性的计算。本文将介绍如何利用Python计算曲线相似性，并给出相应的代码示例。
## 曲线相似性的计算方法
曲线相似性的计算方法有很多种，其中常用的方法包括欧氏距离、皮尔逊相关系数、曼哈顿距离等。这些方法可
原创
2024-03-28 04:58:28
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# 实现 Python 曲线滑动相似性
在数据分析和机器学习领域，理解和实现曲线的滑动相似性非常重要。对于刚入行的小白来说，我们将通过一系列的步骤来完成这一任务。以下是实现的整体流程。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
| ------- | ---------------------------------- |
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在这篇博文中，我将向大家详细阐述如何构建“Python 曲线相似度分类模型”。这一过程涉及多个技术细节，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、迁移方案以及最佳实践。希望通过这个过程的整理，能够帮助大家更好地理解和应用相关技术。
### 备份策略
在处理曲线相似度分类模型时，备份策略显得尤为重要。我制定了每周的备份计划，并使用甘特图来清晰地展示备份的时间安排。
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内容导读混合用地功能（mixed use）作为一种规划方案已经被广泛应用于多个城市，这给我们单独研究不同种类的城市功能造成了一定困难。本研究借鉴遥感领域中的混合像元分解（spectral unmixing）思路，提出一种基于地理大数据时谱曲线（temporal activity signatures）的混合用地功能分解框架，包括时谱曲线提取、用地功能基曲线提取、混合用地
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2024-01-07 21:11:18
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