安徽工程大学 Python程序设计 实验报告班级：物流192 姓名：周立 &nbs
转载
2024-05-18 22:11:11
40阅读
# 实现 PyTorch 欧氏距离 Loss 的步骤
最近，一些刚入行的开发者对如何在 PyTorch 中实现欧氏距离 Loss 表示困惑。其实，实现它并不复杂，下面我将详细讲解这一过程，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
为了实现欧氏距离 Loss，我们通常遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -
原创
2024-09-30 03:50:13
330阅读
1.欧几里得距离 Euclidean distance 欧氏距离也称欧几里得距离，它是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。
在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离
二维的公式
d = sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)
三维的公式
d=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)
在PRML中多次出现“欧几里得距离”—— 欧几里得距离： 在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。相关联的范数称为欧几里得范数。较早的文献称之为毕达哥拉斯度量。 定义： 在欧几里得空间中，点x =(x1,...,xn)和
转载
2017-08-02 19:31:00
442阅读
2评论
在计算用户相似度的过程中，欧几里得距离是比较直观，常见的一种相似度算法。根据两用户之间共同评价的Item为维度，建立一个多维的空间，那么通过用户对单一维度上的评价Score组成的坐标系X（s1,s2,s3……，si）即可定位该用户在这个多维度空间中的位置，那么任意两个位置之间的距离Distance(X,Y)（即：欧式距离）就能在一定程度上反应了两用户兴趣的相似程度。上图即二维空间中6位用户对Sna
转载
2023-12-17 13:29:56
59阅读
欧几里得旅行商问题是对平面上给定的n个点确定一条连接各点的最短闭合旅程的问题，下图a给出了7个点问题的解。这个问题的一般形式是NP完全的，故其解需要多于多项式的时间。 J.L.Bentley建议通过只考虑双调旅程来简化问题，这种旅程即为从最左点开始，严格地从左到右直至最右点，然后严格地从右到左直至出发点。b显示了同样7个点问题的最短双调路线。在这种情况下，多项式时间的算法是可
转载
2024-01-05 20:09:38
56阅读
在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都
转载
2023-12-11 07:47:52
150阅读
# 欧几里得距离及其Java实现
在数学和计算机科学中，欧几里得距离是一个衡量两点之间距离的度量方法，通常用于空间几何、机器学习等领域。本文将介绍欧几里得距离的概念，并通过Java代码示例展示其计算方法，同时使用甘特图和旅行图来直观展示计算过程。
## 欧几里得距离概念
欧几里得距离，也称为欧氏距离，是两点之间的直线距离。在二维空间中，两点 \( A(x_1, y_1) \) 和 \( B(
原创
2024-07-21 09:10:30
55阅读
安徽工程大学 Python程序设计 实验报告 班级：物流192 姓名：许雷雷  
转载
2023-06-30 21:42:58
107阅读
偶然间翻阅到这么一篇关于距离问题的讲解，而且其中这三个距离都听说过（虽然不会应用啊解决啊什么的），决定先转发一下 （NOIP常用概念）By Loi_Peacefuldoge①欧几里德距离（euclidean metric） 亦被称之为欧几里得度量或欧氏距离 指在n维空间中两点的实际距离，或者是指向量的自然长度 （就是两点间的直线距离） 公式：|x| = √( x[1]^2 + x[2
转载
2023-12-06 23:01:43
119阅读
# 在Java中计算欧几里得距离
## 1. 什么是欧几里得距离？
欧几里得距离是一个用来衡量两个点之间直线距离的标准。它来源于古希腊数学家欧几里得的几何学，而在数学和计算机科学中，常用于各种应用，比如机器学习、计算机视觉和数据分析。
在二维空间中，两个点 \( (x_1, y_1) \) 和 \( (x_2, y_2) \) 之间的欧几里得距离可以通过以下公式计算：
\[
d = \sq
原创
2024-10-02 04:07:03
71阅读
1.欧几里得距离（欧式距离）它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离（简单来说就是两点之间直线最短的那段距离）。相关联的范数称为欧几里得范数，也称 二维空间的公式三维空间的公式n维空间的公式2.曼哈顿距离曼哈顿距离也称出租车几何，是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基在曼哈顿街区研究时所创词汇，是种使用在几何度量空间的几何学用语，用以标明 两个点在标准坐标系
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： 1) d(x,x) = 0 // 到自己的
实验六：函数班级 ： 物流192 姓名 ： 郜晨星 学号 ： 3190505229 &nbs
# Python中的Loss与距离：理解机器学习中的误差度量
在机器学习和深度学习中，Loss（损失）是评估模型预测效果的重要指标。理解Loss的概念及其与距离的关系，有助于我们更好地调优模型性能。本文将探讨与Loss相关的几种常见距离度量方法，同时提供Python代码示例以帮助读者更好地理解该概念。
## Loss与距离的关系
在机器学习中，Loss通常表示预测值与真实值之间的差距。这里“
原创
2024-09-23 03:44:37
41阅读
背景最近一直在总结Pytorch中Loss的各种用法，交叉熵是深度学习中最常用的计算方法，写这个稿子把交叉熵的来龙去脉做一个总结。什么是交叉熵信息量引用百度百科中信息量的例子来看，在日常生活中，极少发生的事件一旦发生是容易引起人们关注的，而司空见惯的事不会引起注意，也就是说，极少见的事件所带来的信息量多。如果用统计学的术语来描述，就是出现概率小的事件信息量多。因此，事件出现得概率越小，信息量愈大。
转载
2024-08-21 19:26:25
57阅读
目录写在最前一、填空题二、问答题三、计算题写在最后 写在最前?期末复习周到了，根据老师给的重点简单写写，有如错误，欢迎大家指正~一、填空题欧几里得距离（欧氏距离）?：测试样本，属性为：[1,0,2]，训练样本，属性为：[2,0,2]，测试样本到训练样本的欧氏距离为：1解：维度公式二维N维说的简单一点就是我们高中所说的两点间距离公式余弦相似度?：x=[1,2,0,2,0],y=[2,2,2,0,2
转载
2023-12-17 12:05:35
101阅读
寻找相似用户 1.曼哈顿距离:计算速度快，对于Facebook这样需要计算百万用户之间的相似度时就非常有利最简单的距离计算方式是曼哈顿距离。在二维模型中，每个人都可以用(x, y)的点来表示，这里我用下标来表示不同的人，(x1, y1)表示艾米，(x2, y2)表示那位神秘的X先生，那么他们之间的曼哈顿距离就是：我们就可以把结果最小（距离最近）的结果最推荐给X先生。2.欧几里得距离：&n
转载
2023-11-28 14:17:00
31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
转载
2023-11-10 03:16:27
926阅读
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
转载
2023-11-28 13:20:33
148阅读
