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方向余弦

定义 1.1 方向余弦在解析几何里，一个向量的三个方向余弦分别是这向量与三个坐标轴之间的角度的余弦。...设其中、、是一组标准正交基的单位基底向量，、、分别为在、、上的分量，则对于、、的方向余弦、...两个向量间的方向余弦指的是这两个向量之间的角度的余弦。 1.2 方向余弦矩阵方向余弦矩阵是由两组不同的标准正交基的基底向量之间的方向余弦所形成的矩阵。...方向余弦矩阵可以用来表达一组标准正交基与另一组标准正交基之间的关系，也可以用来表达一个向量对于另一组标准正交基的方向余弦。 2.

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正弦和余弦

题目：输入正整数n (n余弦函数值。

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离散余弦变换

简介离散余弦变换类似于离散傅里叶变换，但是只使用实数。离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换。 2. 定义离散余弦变换是一个线性的可逆函数，其中是实数集。

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基于bow的余弦距离

本节介绍基于bow的余弦距离计算相似度。

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余弦相似度（Cosine Similarity）

原理余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似性的方法，它基于向量之间的夹角余弦值来计算。在文本挖掘、推荐系统等领域，余弦相似度被广泛应用来度量文档、用户偏好等对象之间的相似性。...定义余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似性。...余弦值越接近1，夹角越小，说明两个向量越相似；余弦值越接近-1，夹角越大，说明两个向量越不相似；余弦值为0时，两个向量正交，表示它们之间没有相关性。...引伸义余弦相似度在推荐系统、文本分类、信息检索等领域有广泛应用。例如，在推荐系统中，可以通过计算用户的历史偏好向量和物品特征向量之间的余弦相似度，来推荐与用户兴趣最相似的物品。...通常，在文本处理中，余弦相似度值越接近1，两个文本就越相似。值得注意的是，余弦相似度只考虑向量的方向，而不考虑其大小（即，向量的模）。

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DCT 离散余弦变换

DCT 变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要运用于数据或图像的压缩。本文记录相关内容。...概述 DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要运用于数据或图像的压缩。由于DCT能够将空域的信号转换到频域上，因此具有良好的去相关性的性能。...对原始图像进行离散余弦变换，变换后DCT系数能量主要集中在左上角，其余大部分系数接近于零。

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余弦变换编码

img=cv2.resize(img,(int(cols),int(rows))) img1=img.astype('float') img_dct=cv2.dct(img1)#离散余弦变换...img_dct[i,j]=0 img_dct_log[i,j]=0 img_recor=cv2.idct(img_dct)#离散余弦反变换...灰度图像') plt.axis('off') plt.subplot(223) plt.imshow(img_dct_log,cmap='gray') plt.title('余弦变换...plt.title('图像还原') plt.axis('off') plt.show() put(r'C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png') 算法：余弦变换编码是利用

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Python简单实现基于VSM的余弦相似度计算

在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策、判断一篇文章是否是你喜欢的文章、比较两篇文章的相似性等实例中，都涉及到了向量空间模型（Vector Space Model，简称VSM）和余弦相似度计算相关知识...第三步，余弦相似度计算这样，就需要一群你喜欢的文章，才可以计算IDF值。依次计算得到你喜欢的文章D=(w1, w2, …, wn)共n个关键词的权重。...计算两篇文章间的相似度就通过两个向量的余弦夹角cos来描述。文本D1和D2的相似性公式如下： ? 其中分子表示两个向量的点乘积，分母表示两个向量的模的积。计算过后，就可以得到相似度了。...其中余弦定理为什么能表示文章相似度间参考资料。实例解释句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影。句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。请问怎样才能计算上面两句话的相似程度？...使用余弦这个公式，我们就可以得到，句子A与句子B的夹角的余弦。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫”余弦相似性”。

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【Java案例】余弦函数

案例描述在屏幕上画出余弦函数cos(x)曲线，如图1.6所示。...图1.6 余弦函数cos(x)曲线案例分析连续的曲线是由点组成的，点与点之间距离比较近，看上去就是曲线了，画图的关键是画出每个点。...从图1.6中可以看出，这条余弦曲线有两个周期，我们可以把x坐标控制在0～720。案例实现（1）确定程序架构从图1.6中，我们可以发现，整个图形包括x轴、y轴及余弦曲线。...y=(int)(200+80*a); //放大80倍并向下平移200个像素 g.drawString("·",x,y); } } } （6）Ch_1网页代码：余弦曲线测试...扩展训练前面介绍的余弦曲线的绘制，我们看到的是一个完整的静态图形，能否动态地展现绘制的过程？

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余弦相似度简单介绍

余弦相似度原理余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似性的方法，它基于向量之间的夹角余弦值来计算。在文本挖掘、推荐系统等领域，余弦相似度被广泛应用来度量文档、用户偏好等对象之间的相似性。...定义余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似性。...余弦值越接近1，夹角越小，说明两个向量越相似；余弦值越接近-1，夹角越大，说明两个向量越不相似；余弦值为0时，两个向量正交，表示它们之间没有相关性。...引伸义余弦相似度在推荐系统、文本分类、信息检索等领域有广泛应用。例如，在推荐系统中，可以通过计算用户的历史偏好向量和物品特征向量之间的余弦相似度，来推荐与用户兴趣最相似的物品。...：最后，我们用点积除以两个向量模长的乘积，得到余弦相似度。

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pytorch的余弦退火学习率

作者：limzero 地址：https://www.zhihu.com/people/lim0-34 编辑：人工智能前沿讲习最近深入了解了下pytorch下面余弦退火学习率的使用.网络上大部分教程都是翻译的...由于官方文档也只是给了一个数学公式，对参数虽然有解释，但是解释得不够明了，这样一来导致我们在调参过程中不能合理的根据自己的数据设置合适的参数.这里作一个笔记，并且给出一些定性和定量的解释和结论.说到pytorch自带的余弦学习率调整方法...CosineAnnealingWarmRestarts CosineAnnealingLR 这个比较简单，只对其中的最关键的Tmax参数作一个说明,这个可以理解为余弦函数的半周期.如果max_epoch...=50次，那么设置T_max=5则会让学习率余弦周期性变化5次. ?

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欧氏距离和余弦相似度

当做向量时，两者相似度为cosθ，可通过余弦公式计算： ?...均为列向量）： num = float(A.T * B) #若为行向量则 A * B.T denom = linalg.norm(A) * linalg.norm(B) cos = num / denom #余弦值...因为有了linalg.norm()，欧氏距离公式实现起来更为方便： dist = linalg.norm(A - B) sim = 1.0 / (1.0 + dist) #归一化关于归一化：因为余弦值的范围是...简单扯下实际意义，举个例子吧：例如某T恤从100块降到了50块（A(100,50)），某西装从1000块降到了500块（B(1000,500)）那么T恤和西装都是降价了50%，两者的价格变动趋势一致，余弦相似度为最大值...，即两者有很高的变化趋势相似度但是从商品价格本身的角度来说，两者相差了好几百块的差距，欧氏距离较大，即两者有较低的价格相似度总结对欧式距离进行l2归一化等同于余弦距离！

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学习率衰减之余弦退火(CosineAnnealing）

1 引言当我们使用梯度下降算法来优化目标函数的时候，当越来越接近Loss值的全局最小值时，学习率应该变得更小来使得模型尽可能接近这一点，而余弦退火（Cosine annealing）可以通过余弦函数来降低学习率...余弦函数中随着x的增加余弦值首先缓慢下降，然后加速下降，再次缓慢下降。这种下降模式能和学习率配合，以一种十分有效的计算方式来产生很好的效果。...本文主要介绍余弦退火的原理以及实现。...2 余弦退火的原理论文介绍最简单的热重启的方法。...keras通过继承Callback实现余弦退火。

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相似度计算——余弦相似度

余弦相似度介绍余弦相似度是利用两个向量之间的夹角的余弦值来衡量两个向量之间的相似度，这个值的范围在-1到1之间。...两个向量的夹角示例图如下：余弦相似度的计算公式向量的余弦相似度计算公式余弦相似度计算的示例代码用Python实现余弦相似度计算时，我们可以使用NumPy库来计算余弦相似度，示例代码如下： import...余弦相似度在相似度计算中被广泛应用在文本相似度、推荐系统、图像处理等领域。...如在文本相似度计算中，可以使用余弦相似度来比较两个文档的向量表示，从而判断它们的相似程度。又如在推荐系统中，可以利用余弦相似度来计算用户对不同商品的喜好程度，进而进行商品推荐。...如果两篇文章的余弦相似度接近1，那么它们在内容上是相似的；如果余弦相似度接近0，则它们在内容上是不相似的。这样的相似度计算方法可以在信息检索、自然语言处理等领域得到广泛应用。

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距离度量 —— 余弦相似度（Cosine similarity）

一、概述三角函数，相信大家在初高中都已经学过，而这里所说的余弦相似度（Cosine Distance）的计算公式和高中学到过的公式差不多。...在几何中，夹角的余弦值可以用来衡量两个方向（向量）的差异；因此可以推广到机器学习中，来衡量样本向量之间的差异。因此，我们的公式也要稍加变换，使其能够用向量来表示。...二、计算公式 ① 二维平面上的余弦相似度假设二维平面内有两向量： A(x_{1},y_{1}) 与 B(x_{2},y_{2}) 则二维平面的 A 、 B 两向量的余弦相似度公式为： cos...,x_{2n}) ，则有余弦相似度为： \begin{aligned} cos(\theta)&=\frac{a\cdot b}{|a| |b|}\\ &=\frac{\sum_{k=1}^n x_{1k...余弦越大表示两个向量的夹角越小，余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时余弦取最大值 1 ，当两个向量的方向完全相反余弦取最小值 -1 。

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基于tf-idf的余弦距离

本节介绍基于tf-idf的余弦距离计算相似度。

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LintCode 余弦相似度题目分析代码

/media/problem/cosine-similarity.png 给你两个相同大小的向量 A B，求出他们的余弦相似度返回2.0000 如果余弦相似不合法 (比如 A = [0] B

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正弦,余弦,正切,余切,正割,余割_三角函数的正弦余弦是什么意思

三角函数三角函数包括正弦、余弦、正切、余切、正割、余割函数 0 基础知识图片正弦（Sine）：sin A =CB/CA 余弦（Cosine）：cos A = AB/CA

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python与java实现余弦相似度，以及点乘和星乘的区别

总结 python实现余弦相似度 java实现余弦相似度矩阵乘法，星乘(*)和点乘(.dot)的区别 1.基本示例 import numpy a = numpy.array([[1,2],

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Elasticsearch全文检索与余弦相似度

的解释参见我的另一篇文章《Elasticsearch全文搜索与TF/IDF》https://my.oschina.net/stanleysun/blog/1594220 举例假如现在我要在文档中搜索“Python...Python是一个非常用词，权重高一点，比如5；语言是一个常用词，权重低一点，比如2；那么，我们就可以将这个词组转变为一个二维向量 [5,2]。可以用图表示： ? 假设我们有3个文档，分别是 1....Python语言基础 2. Python的高级应用 3. 各种编程语言的比较我们可以对每一个文档创建相似的向量，向量中包含“Python”和“语言”两个维度。...文档1: Python, 语言 ------ [5, 2] 文档2: Python, _____ ------ [5, 0] 文档3: ____, 语言 ------ [0, 2] 我们比较查询向量和...另外，根据中学知识我们知道，夹角越小，余弦值越大。因此，我们可以用余弦值来表示相似度。 ? 上面是2维向量的相似度，用同样的方式，可以算出多维向量的相似度，也就是可以计算多个词与文档的相关性。

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