一、矩阵操作用于计算余弦相似度余弦相似度：我们知道，分子是矩阵的乘法，分母是两个标量的乘积。分母好办，关键是如何在计算分子？很简单，我们可以将公式变变形：那么我们只需在矩阵乘法前，使其归一化，乘法之后就是余弦相似度了,来看一下代码import torch
##计算两个特征的余弦相似度
def normalize(x, axis=-1):
x = 1. * x / (torch.nor
摘要 本文主要设计并实现了一个文本相似度系统，该系统主要功能计算文档之间的相似度，通过使用向量空间模型(VSM,Vector Space Model)及余弦相似度计算公式计算文档之间的相似度，数据预处理过程中加入word2vec模型进行语义扩充，从而能够匹配到更多相关文档。向量空间模型 向量空间模型(VSM
欧式距离：马氏距离：S为协方差矩阵，当样本集合的协方差矩阵是单位矩阵时，即样本的各个维度上的方差均为１．马氏距离就等于欧式距离相等。余弦距离：一，余弦距离和欧式距离：两个向量间的余弦值可以通过使用欧几里得点积公式求出：从三维图可以看出：虚线为欧式距离：欧氏距离衡量的是空间各点的绝对距离，跟各个点所在的位置坐标直接相关。夹角为余弦距离：衡量的是空间向量的夹角，更加体现在方向上的差异，而不是位置。欧氏
余弦相似度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。相比距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度上。与欧几里德距离类似，基于余弦相似度的计算方法也是把用户的喜好作为n-维坐标系中的一个点，通过连接这个点与坐标系的原点构成一条直线（向量），两个用户之间的相似度值就是两条直线（向量）间夹角的余弦值。因为连接代表用户评分的点与原点的直线都会相交于原点，夹角越
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PyTorch实现余弦相似性
余弦相似性是评估两个非零向量在一定空间中相似度的常用指标。它计算的是两个向量的夹角余弦值，值域在-1到1之间。值越接近1，表示两个向量越相似。在机器学习和自然语言处理任务中，余弦相似性被广泛应用于文本相似度计算、推荐系统等领域。
在本文中，我们将通过以下几个步骤使用PyTorch实现余弦相似性。
## 流程步骤
以下是实现余弦相似性的主要步骤：
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余弦相似性算法的具体介绍参考:htt
原创
2023-04-12 02:20:21
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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
原创
2021-07-26 17:47:24
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0.聚类聚类就是对大量的未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小，聚类属于无监督的学习方法。1.内在相似性的度量聚类是根据数据的内在的相似性进行的，那么我们应该怎么定义数据的内在的相似性呢？比较常见的方法是根据数据的相似度或者距离来定义的，比较常见的有：闵可夫斯基距离/欧式距离 上述距离公式中，当p=2时，就是欧式距离，当p=1
Spark机器学习之余弦相似性算法的介绍与实现
原创
2021-07-08 10:06:18
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一、概述 在大部分的学科中，时间序列是数据的一种常见表示形式。对于时间序列处理来说，一个普遍的任务就是比较两个序列的相似性。 在时间序列中，需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等，在语音识别领域表现为不同人的语速不同。因为语音信号具有相当大的随机性
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性，通常采用的方法就是计算样本间的距离。常用的有：欧氏距离：源于欧式空间中两点的距离公式，np.outer（计算内积）曼哈顿距离（城市街区距离）切比雪夫距离：国际象棋 闵可夫斯基距离：闵氏距离不是一种距离，而是一组距离的定义两个n维变量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的闵可夫斯基距离定义为： &nbs
1、介绍script_score 是 function score 2.0版本， 允许用户在检索中灵活修改文档score，来实现自己干预结果排名的目的，另外script score性能要高于function score 下面我们通过一个简单的例子来加深理解，通过script score将文档score值修改为“like”字段值的十分之一：GET /_search
{
"query" : {
利用直方图原理实现图像内容相似度比较 ，作为笔记记录在随笔中。 public class PhotoDigest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
float percent = compare(getData("/Users/sun/Downloads
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2023-06-13 20:38:03
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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
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
这篇文章，专门讲语义相似度问题。先看场景：scene(一)：用户通过大众点评，线上约了餐馆，就餐后在上面发表了很多评论，评论中涉及了大量的餐馆的问题，比如菜品质量，酒店卫生，服务等等。现在需要抽取之中的要点，然后反馈给商家。scene(二)：KB_QA的两个问题：①获取question的语义表示②把语义表示转换成知识图谱的能够理解的语言逻辑形式。无论是核心推导链还是向量建模，核心都是questio
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2023-09-18 10:20:00
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相信大家在刷短视频的时候，都会听到一些机器性的声音在念稿子，其实这些声音不一定都是真人配的，有很多都是剪辑软件后期自己配置的AI合成的声音，那么现在的AI合成的声音，能够把声音还原到什么程度呢？现在的AI语音与真人语音的相似度比较高，打个比方，在公共场合，智能语音播报提醒你候机、登车、甚至注意事项，Al语音听起来稳定准确。大家在看小说或者有声刊物的时候，这些声音就是系统通过AI合成的声音，现在的声
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
