前言 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博客: https://www.yingjoy.cn/ 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，...常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。...比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离，利用kNN进行分类时，也是计算个体与已知类别之间的相似性，从而判断个体的所属类别。...本文对常用的相似性度量进行了一个总结 欧氏距离 曼哈顿距离 切比雪夫距离 闵可夫斯基距离 马氏距离 夹角余弦 汉明距离 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数 相关系数 & 相关距离 信息熵 1....信息熵并不属于一种相似性度量，是衡量分布的混乱程度或分散程度的一种度量。分布越分散(或者说分布越平均)，信息熵就越大。分布越有序（或者说分布越集中），信息熵就越小。
点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 前言 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式...，在做分类时，常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。...比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离，利用kNN进行分类时，也是计算个体与已知类别之间的相似性，从而判断个体的所属类别。...本文对常用的相似性度量进行了一个总结 欧氏距离 曼哈顿距离 切比雪夫距离 闵可夫斯基距离 马氏距离 夹角余弦 汉明距离 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数 相关系数 & 相关距离 信息熵 1....信息熵并不属于一种相似性度量，是衡量分布的混乱程度或分散程度的一种度量。分布越分散(或者说分布越平均)，信息熵就越大。分布越有序（或者说分布越集中），信息熵就越小。
我们的第72篇原创 作者：才哥 ---- ☆ 大家好，我是才哥。 最近在处理数据的时候遇到一个需求，核心就是求取最大连续行为天数。...类似需求在去年笔者刚接触pandas的时候也做过《利用Python统计连续登录N天或以上用户》，这里我们可以用同样的方法进行实现。...图1：案例数据 以上图中数据来算，我们可以看到从1月21日-1月26日空气质量连续污染持续了6天。 不过，在实际的数据处理中，我们的原始数据往往会较大，并不一定能直接看出来。...图2：akshare数据预览 由于我们只需要用到aqi，并按照国际标准进行优良与污染定级，这里简单做下数据处理如下：（后台直接回复0427获取的数据是处理后的数据哈） import pandas as...图10：思路2的解法2小明哥结果 以上就是本次全部内容，其实我们在日常工作生活中还可能遇到类似场景如：计算用户连续登录天数、计算用户连续付费天数、计算南方梅雨季节连续下雨天数等等！
对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。...pandas提供了一个高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。 groupby的简单介绍 ?...它还没有进行计算，但是已经分组完毕。 ? image.png 以上是对已经分组完毕的变量的一些计算，同时还涉及到层次化索引以及层次化索引的展开。 groupby还有更加简便得使用方法。 ?...我们可以利用以前学习pandas的表格合并的知识，但是pandas也给我专门提供了更为简便的方法。 ?...image.png 这样就实现了，people表格里的数据减去同类型数据平均值的功能。这个功能叫做距平化，是一个经常使用的操作。
MSE算法只考虑像素级别的差异，可能无法准确地捕捉图像的纹理、结构等细节。MSE的计算公式：图片1.6 SSIM结构相似性结构相似性指数是一种用于衡量两张图片之间结构相似性的指标。...Siamese网络的优点在于能够学习样本之间的相似性，并且对于训练数据中不平衡的类别分布也相对较为鲁棒。...图核方法旨在衡量不同图之间的相似性或距离。图核方法基于图的结构和属性信息，通过将图数据映射到一个高维的向量空间中进行计算。这样可以使用向量空间中的传统机器学习算法来进行图的比较和分类。...03 总结在目标跟踪中，相似度计算是用来度量当前帧中的目标与跟踪器所预测的目标之间的相似程度。基于相似度的计算结果，可以用于确定当前帧中最可能的目标位置或更新跟踪器的状态。...结构相似性指数（SSIM）：综合考虑目标区域的亮度、对比度和结构相似性。基于直方图的相似度：通过计算目标区域的颜色直方图或梯度直方图之间的差异来度量相似度。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
这些算法的核心在于它们能够识别和利用数据之间的相似性。而实现这一点的关键，就在于选择合适的距离度量。 距离度量，简而言之，是一种衡量数据集中元素之间关系的方法。...这种距离度量在计算平面上两点间的最短路径时非常有用。 余弦距离|Cosine Distance 余弦距离主要用于衡量文档或向量之间的相似性，尤其在自然语言处理和信息检索中。...根据维基百科的定义 马氏距离是点P和分布D之间距离的度量。测量的想法是，P距离D的平均值有多少个标准差。 使用马氏距离的好处是，它考虑了协方差，这有助于测量两个不同数据对象之间的强度/相似性。...分类-K-最近邻(KNN) KNN是一种非概率监督学习算法，它通过计算数据点之间的距离来识别相似性。这种方法不需要预测数据点的概率，而是直接进行硬分类。...为了有效地检索这些数据，通常会使用自然语言处理（NLP）技术将文本转换为可以进行比较和分析的向量形式。 在NLP中，余弦相似度是一种常用的距离度量，它用于衡量两个向量之间的角度相似性。
这样，模型不需要花费周期来预测原始计数之间的微小差异。二进制目标是用户偏好的简单而稳健的度量。...例2-1:使 Million Song 数据集中听歌计数二进制化 import pandas as pd listen_count = pd.read_csv( 'data/train_triplets.txt.zip...在线性模型中，相同的线性系数必须对计数的所有可能值工作。大量的计数也可能破坏无监督学习方法，如k-均值聚类，它使用相似性函数来测量数据点之间的相似性。k-均值使用数据点之间的欧几里得距离。...数据向量的一个元素中的大计数将超过所有其他元素中的相似性，这可能会丢弃整个相似性度量。 一种解决方案是通过量化计数来包含标量。换句话说，我们将计数分组到容器中，并且去掉实际的计数值。...pandas.DataFrame.quantile和 pandas.Series.quantile 用于计算分位数。pandas.qcut将数据映射到所需数量的分位数。
详解计算机内部存储数据的形式—二进制数 前言 要想对程序的运行机制形成一个大致印象，就要了解信息（数据）在计算机内部是以怎样的形式来表现的，又是以怎样的方法进行运算的。...== IC 的所有引脚， 只有直流电压0V 或 5VB 两个状态==。 也就是说， IC 的一个引脚， 只能表示两个状态。IC 的这个特性， 决定了计算机的信息数据只能用二进制数来处理。...计算机处理信息的最小单位——位， 就相当于二进制中的一位。 位的英文 bit 是二进制数位（ binary digit） 的缩写。...8 位二进制数被称为一个字节 位是最小单位，字节是==(信息的)基本单位==。 用字节单位处理数据时， 如果数字小于存储数据的字节数（二进制数的位数）， 那么高位上就用 0 填补。...二、什么是二进制数 二进制是计算技术中广泛采用的一种数制。二进制数据是用0和1两个数码来表示的数。
通过图结构数据定义的计算被广泛应用于各领域，从用于计算生物学和化学的分子分析，到自然语言理解的知识图或图结构解析的分析。...一个应用是二进制函数计算机安全问题的相似性搜索，给定一个可能包含或不包含具有已知漏洞代码的二进制，我们要检查该二进制中的任何控制流图是否与数据库中已知易受攻击的函数非常相似。...图嵌入模型(Graph Embedding Models) 图嵌入模型是将每个图嵌入到一个向量中，然后在该向量空间中使用相似性度量来度量图之间的相似性。...图的编辑距离自然是图之间相似性的度量，在图的相似性搜索中有许多应用。通过这个实验，我们证明了GSL模型可以在极具挑战性的问题上学习图之间的结构相似性。...基于控制流图的二进制函数相似性搜索 二进制函数相似性搜索(Binary function similarity search)是计算机安全中的一个重要问题。
可能是文档的长度不均匀，计数的大小就不那么重要了。那么，我们最好是使用不考虑大小的余弦相似性。 3. 汉明距离 汉明距离是指两个向量之间相差的数值。它通常用于比较两个长度相等的二进制字符串。...因此，当幅度是一个重要的衡量标准时，不建议使用这个距离衡量。 用例 典型的使用情况包括在计算机网络上传输数据时的纠错/检测。它可以用来确定二进制字中的失真位数，以此来估计错误。...用例 当你的数据集有离散和/或二进制属性时，曼哈顿似乎很好用，因为它考虑到了现实中在这些属性值内可以采取的路径。以欧氏距离为例，会在两个向量之间创建一条直线，而在现实中这可能实际上是不可能的。 5....它允许你在距离度量上有很大的灵活性，如果你对p和许多距离度量非常熟悉，这将是一个巨大的好处。 7. Jaccard指数 Jaccard指数（或称交集比联合）是一种用于计算样本集相似性和多样性的度量。...大的数据集会对指数产生很大的影响，因为它可以在保持相似的交叉点的同时显著增加联合。 用例 Jaccard指数经常用于使用二进制或二值化数据的应用中。
从这些观察结果中，提出了一种新的临界时间不一致(CTI)测量方法，通过仅测量特定区域的结构相似性，有效和客观地评估合成视频的质量。为了检测特定的区域，计算了时间上相邻帧之间的差异。...过度闪烁区域的结构相似性 为了量化时间不一致的感知效应，我们测量了时间相邻帧之间过度闪烁区域的结构相似性。为了保持合成视频的时间一致性，应尽量减少相应区域的结构不匹配。...为了测量属于过度闪烁区域的像素的结构相似度，采用了广泛使用的质量度量 SSIM（结构相似度）。设 表示过度闪烁区域中的一组像素。本文将时间相邻帧间过度闪烁区域的结构相似性表示为 CTI 指数。...实验结果 使用 IRCCyN/IVCDIBR 作为实验的基础数据集，该数据集的测试视频采用 7 种不同的算法生成，并且提供了通过主观评估实验获得的平均意见评分(MOS)。...在我们的实验中，我们计算了中提供的主观 MOS 值与由客观质量评估转化后的预测 MOS 值之间的 PLCC、SROCC 和 RMSE。
来源于公众号：大数据与多模态计算 ---- 1.问题背景 图像文本匹配，顾名思义，就是度量一幅图像和一段文本的相似性，该技术是多个模式识别任务的核心算法。.... 2.研究现状 尽管图像文本本质上表征了同一组语义概念，但是它们的表现形式由于不同数据模态间较大的差异性而相去甚远。如何鲁棒的表示图像和文本、精准的度量两者的相似性是一个棘手的问题。...所提出的选择式多模态循环网络是一个动态模型，在每一时间步，它利用基于上下文的多模态注意机制选择图像文本中语义上相同的目标和词语，并计算其相似性作为图像文本的局部相似性，然后进行序列化融合得到全局相似性。...深度方法的两个分支 在跨媒体检索领域，常利用深度方法对不同模态的数据进行多层非线性特征提取，并将其映射到公共子空间，而后进行相似性度量。...而在相似性度量上，其存在两个分支： 1）从统计的角度出发，例如采用典型关联分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）方法来获取不同模态数据的匹配关联程度。
0x00 概述 在数据挖掘中，我们经常需要计算样本之间的相似度，通常的做法是计算样本之间的距离。...缺点：尽管这是一种常用的距离度量，但欧式距离并不是尺度不变的，这意味着所计算的距离可能会根据特征的单位发生倾斜。通常，在使用欧式距离度量之前，需要对数据进行归一化处理。...用例：典型的用例包括数据通过计算机网络传输时的错误纠正 / 检测。它可以用来确定二进制字中失真的数目，作为估计误差的一种方法。此外，你还可以使用汉明距离来度量分类变量之间的距离。...缺点：雅卡尔指数的一个主要缺点是它受数据大小的影响很大。大数据集对指数有很大影响，因为它可以显著增加并集，同时保持交集相似。 用例：雅卡尔指数通常用于使用二进制或二进制数据的应用程序中。...Sørensen-Dice 系数与雅卡尔指数非常相似，都是度量样本集的相似性和多样性。
涂鸦序列是计算机视觉中使用的标准图像集之一，我们可以观察到第i+n帧的涂鸦图片包括了所有的变换类型。而对于高速公路序列，当专注于前面的车辆时，在第i帧和第i + n帧之间只有比例变化以及强度变化。...由于我们的任务是在图像序列中找到对应的关键点，因此我们需要一种基于相似性度量将关键点彼此可靠地分配的方法。...很多文献中已经提出了各种各样的相似性度量(称为Descriptor)，并且在很多作者已经同时发布了一种用于关键点检测的新方法以及针对其关键点类型进行了优化的相似性度量。...如下图所示，一个帧中的一组关键点被分配给另一帧中的关键点，以使它们各自描述符的相似性最大化，并且这些关键点代表图像中的同一对象。...描述符之间的距离 特征匹配需要计算两个描述符之间的距离，这样它们之间的差异被转换成一个单一的数字，我们可以用它作为一个简单的相似性度量。
来源受损的相似性的逻辑 我探索的逻辑如下图所示: 图2 - 自动相似性原则 当一个源视频受到损失，会引发拥塞、带状、振铃、过度量化和类似的伪影现象。...我称其为 "来源受损的相似性 "或有时为 "自动相似性"，因为视频是与自身以及注入的、受控的、已知的损伤进行比较。这种损害需要是一次性的，而不是累积性的。让我更好地解释一下。...将视频分成小部分而不是整体进行分析是非常重要的，特别是在度量的微调过程中，可以更好地理解如何设置阈值并验证伪影的正确识别。...然后可以计算 "区域覆盖率"，提供关于被测试的伪影（带状或其他）影响的帧范围的有趣信息。 下面的高水平图示说明了指标的计算。...衡量标准的微调需要其他处理，如预设条件（这可能有助于提高人工质量），适当阐述SSIM值以只保留所需信息（非线性映射和阈值），最后汇总数据以总结（汇集）每帧的重要指数。
例如，在一个大型的文本语料库中，相似数据点可以通过连续的句子、视频剪辑中的相邻帧，同一图像中的不同补丁等找到。...这里，(x，x+) 表示的是连续句子中语义相似的数据点，x- 代表一个随机的负样本。例如，对于图像而言， x 和 x+ 可能是视频中的相邻帧。对于文本而言，两个连续的句子是选择相似数据点的良好选择。...为了方便说明，以下将数据点称为“图像”。 语义相似性 我们假设大自然有许多类图像，所有类集合 C 有一个度量标准 ρ。因此，当需要选择一个类时，我们将以概率 ρ(c) 选择类别 c。...为了公式化语义相似性的概念，在这里假设当需要提供相似图像时，使用度量 ρ 从集合 C 中选择一个类别 c+，然后选择两个来自 Dc + 的独立同分布样本 x，x+。...那么如何选择这个二进制分类任务？我们根据度量 ρ 随机选取两个类别 c1、c2，并根据相关的概率分布 Dc1、Dc2 为每个类别选择数据点。
) 来评估非二进制前景图，进而使得评估不需要像传统AUC曲线那样通过繁琐且不可靠的多阈值化来计算精度、召回率，仅通过简单的计算(5.3ms)就可以得到非常可靠的评价结果，成为该领域第一个简单的专用评价指标...在评价非二进制前景图时，需要将输入图像进行阈值化得到多个阈值，再计算精度（precision）和召回率（recall）。 图1 然而，该方法已经被证明[1] 存在天然的缺陷。...解决方案：面向区域和面向对象的结构度量 由于当前的评价指标都是考虑单个像素点的误差，缺少结构相似性度量，从而导致评估不准确。...在计算面向区域部分，首先延着Ground-truth的重心部分采取2*2分块法切割开，相应地为检测结果图切割，这样得到4局部块，后每块相似性度量方法采用著名的结构性评价指标SSIM来度量。...图5 研究团队通过设计一个简单的亮度差异和均匀性项来度量结构相似性。 元度量实验证明有效性 为了证明指标的有效性和可靠性，研究人员采用元度量的方法来进行实验。
本文是港中文贾佳亚老师团队提出的一种视频超分方案，它抛弃了已有光流、形变卷积等进行帧间对齐的方式，转而采用自相似性进行帧间对齐，这无疑为传统图像处理思路与深度学习又提供了一个新的结合点；在帧内信息融合方面...受此启发，作者提出了一种时序相关集成策略以更好的利用帧间的相似块，提出一种跨尺度非局部相关集成策略以更好探索图像不同尺度见的自相似性。...该文主要贡献包含以下几点： 提出一种新的MuCAN用于视频超分，它在多个公开数据集取得了SOTA性能； 提出两种有效的模块：TM-CAM与CN-CAM以更好的探索时序和多尺度的相似性； 提出一种Edge-aware...以 到 为例进行说明，给定图像块，我们首先在上寻找与之最相近的块(为简单起见，这里采用进行度量，在实现过程中，作者采用FlowNet中的相关性作为度量方式)。...Experiments 训练数据：(1)REDS，参考EDVR中的数据重组方式进行了处理；(2) Vimeo90K。度量指标：PSNR、SSIM。
前言：深度度量学习及其应用 度量学习是机器学习领域比较重要的一个概念，主要研究数据之间的距离与相似性，从而指导对数据的更高层次处理。将深度学习引入度量学习，就有了深度度量学习的概念。...很多时候视觉目标跟踪是在线学习的过程，比如只给出第一帧目标的位置，算法要自适应地找到目标在后续帧的位置。 第三个应用，大规模图像搜索。...所以在典型的视觉理解任务中，如何有效的计算视觉目标的相似性是很重要的指标。传统的欧式距离或余弦距离弱点在于无法有效描述数据的语义信息。...此时如何有效描述样本之间的相似性就显得尤为关键。 ?...但是马式距离的计算方式往往是固定的，辨别性不高，因此又有了度量学习。度量学习的核心思想是利用训练集数据信息计算出判别力较强的PSD矩阵M。 ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
