Numpy基础数据结构Numpy数组是一个多维数组，称为ndarray。其由两部分组成：实际的数据描述这些数据的原数据导入该库：import numpy as np多维数组ndarray数组的基本属性数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量ar = np.array([1,2,3,4,5
最近在看自然语言处理的课，本来只想看看。但是一动手，才发现，呵呵呵?我都是自学，所以底子不太好，理解东西比较慢。这动态规划处理编辑距离的问题就让我烦扰了好久。忧桑。好在我才看完《算法图解》，里面有说道动态规划的问题，而且比较容易懂。动态规划的问题都要涉及到表格，《算法图解》中的动态规划的问题是处理两个单词之间的相似度，而编辑距离涉及到替换、删除、增加，两个的表格设计不同，然后就是。。。我迷糊了当然
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2024-04-08 19:36:19
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详细: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 coefficient)8.贝叶斯公式(
Java实现编辑距离算法 编辑距离，又称Levenshtein距离（莱文斯坦距离也叫做Edit Distance），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们的相似度越小。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。oracle数据库中有一个编辑距离函数： UTL_MATCH.EDIT_DIS
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2023-06-12 20:34:36
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LeetCode：72. 编辑距离（python）给定两个单词 word1 和 word2，计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。你可以对一个单词进行如下三种操作：插入一个字符删除一个字符替换一个字符示例 1:输入: word1 = “horse”, word2 = “ros” 输出: 3 解释: horse -> rorse (将 ‘h’ 替换为 ‘r’) ror
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2024-06-06 16:42:17
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import numpy as npx=np.array([1,2,3,4])
y=np.array([3,4,5,6])一：欧氏距离欧氏距离是基于各维度特征的绝对数值，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。 欧式距离是使用较多的相似性的度量方法def euclidean(x, y):
return np.sqr
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2023-09-04 15:10:55
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编辑距离（Levenshtein Distance）算法详解和python代码最近做NLP用到了编辑距离，网上学习了很多，看到很多博客写的有问题，这里做一个编辑距离的算法介绍，步骤和多种python代码实现，编辑距离有很多个定义，比如Levenshtein距离，LCS距离，汉明距离等，我们这里将Levenshtein距离默认为编辑距离。基本概念：编辑距离是指两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最
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2023-09-07 10:42:21
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算法原理在计算文本的相似性时，经常会用到编辑距离。编辑距离，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。通常来说，编辑距离越小，两个文本的相似性越大。这里的编辑操作主要包括三种：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替换为另外一个字符。下面通过示例来看一下。将字符串batyu变为beauty，编辑距离
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2023-11-26 08:58:07
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在做爬虫的时候，很容易保持一些相似的数据，这些相似的数据由于不完全一致，如果要通过人工一一的审核，将耗费大量的时间，在上一遍介绍simhash的文章中，提到了编辑距离，我们先来了解下什么是编辑距离。编辑距离(Edit Distance)，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符
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2023-10-12 23:54:21
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一、简介定义和特征 定义：算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
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2023-08-23 17:11:32
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编辑距离定义：编辑距离，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括：将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。例如将eeba转变成abac：eba(删除第一个e)aba(将剩下的e替换成a)abac(在末尾插入c)所以eeba和abac的编辑距离就是3俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出
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2023-11-03 22:31:58
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设
和
为两个向量，求它们之间的距离。
这里用Numpy实现，设
和
为
ndarray <numpy.ndarray>，它们的shape都是 (N,)
为所求的距离，是个浮点数（
float）。 import numpy as np 1.欧氏距离(Euclidean distance)欧几
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2023-10-27 09:24:40
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# 编辑距离 Python科普文章
## 1. 简介
编辑距离（Edit Distance）是一种用于衡量两个字符串之间的相似度的算法。它衡量的是将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作次数，其中操作包括插入、删除和替换字符。
编辑距离在自然语言处理、拼写检查、语音识别等领域有广泛的应用。本文将介绍编辑距离的概念和算法，并给出Python实现的示例代码。
## 2. 动态规划算法
计算编
原创
2023-07-15 08:03:35
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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
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概述最小编辑距离（Minimum Edit Distance）本身是的一个NLP中的一个概念，最小编辑距离旨在定义两个字符串之间的相似度（word similarity）。定义相似度可以用于拼写纠错，计算生物学上的序列比对，机器翻译，信息提取，语音识别等。编辑距离两个字符串之间有多相似？在搜索引擎中，我们总会有偶尔拼错单词的情况，但我们会发现，即便我们拼错了，搜索引擎也能正确地显示出我们想要的结果
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2024-08-26 13:27:23
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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
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# 编辑距离：理解字符串相似性
在自然语言处理和数据科学领域，编辑距离（Edit Distance）是一种重要的字符串相似性度量方法。它反映了将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小操作数。这些操作通常包括插入、删除或替换字符。在本文中，我们将用Python实现编辑距离，并展示如何可视化相关数据。
## 编辑距离的定义
编辑距离的经典例子是莱文斯坦距离（Levenshtein Distanc
原创
2024-09-03 05:42:28
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问题分析注：仔细本博客，可以保证使你理解最小编辑距离的算法，并对动态规划思想有更深刻的认知。最小编辑距离是一个经典的动态规划问题，我认为网上很多博客、视频都没有把这个问题讲清楚，至少初学者很难理解他们的讲解，因此我会在问题分析里从我自己的朴素逻辑出发去试图分析清楚这个问题中我遇到的所有细节，希望正在阅读本博客的你不会觉得我写的太多。“最小编辑距离”这个概念的引入是为了作为判断文本之间相似程度的一种
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2024-04-21 22:06:44
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引入编辑距离（Edit Distance），又称\(Levenshtein\)距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的编辑操作次数。最小编辑距离，是指所需最小的编辑操作次数。编辑操作包含：插入、删除和替换三种操作。
插入：在某个位置插入一个字符
删除：删除某个位置的字符
替换：把某个位置的字符换成另一个字符经典做法：动态规划这种类型的题目与\(LCS\)的做法有异曲同工之妙。设\(dp[i]
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2024-01-15 12:04:57
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NumPy数值计算1.编写程序：使用 numpy 数组计算由 5 个坐标：(1,9)、(5,12)、(8,20)、(11,10)、(2,8) 构成的图形的周长。v1=np.array([(1,9),(5,12),(8,20),(11,10),(2,8)])
v2=np.array([(2,8),(1,9),(5,12),(8,20),(11,10)])
# 相邻两个点求距离，再求和就好了，首尾两个
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2024-06-03 10:43:58
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