欧式距离是最常见的一种距离度量方式，欧氏距离（Euclidean Distance）也称欧几里得距离，指在多维空间中两个点之间的绝对距离。这个距离基于我们熟悉的勾股定理，也就是求解三角形的斜边。简单的来说，欧氏距离就是两点之间的实际距离。
聚类分析（Cluster Analysis）是一类经典的无监督学习算法。在给定样本的情况下，聚类分析通过特征相似性或者距离的度量方法，将其自动划分到若干个类别中。常用的聚类分析方法包括层次聚类法（Hierarchical Clustering）、k均值聚类（K-means Clustering）、模糊聚类（Fuzzy Clustering）以及密度聚类（Density Clustering）等。本节我们仅对最常用的kmeans算法进行讲解。
KNN(K-Nearest Neighbor)是一个分类算法，属于有监督学习。 KNN思想的核心在于：近朱者赤，近墨者黑，根据新样本的k个最近邻居来判定其类别。
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。
由于某些不可抗拒的原因，LaTeX公式无法正常显示. 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
计算Python Numpy向量之间的欧氏距离，已知vec1和vec2是两个Numpy向量，欧氏距离计算如下：
在一些大型购物网站，我们常会看到一个功能叫“猜你喜欢”（或其它类似的名字），里面列出一些跟你买过商品相关的其它商品。网站的用户越多，或你在网站上购买的东西越多，它往往就猜的越准。在一些音乐网站、书评网站、电影网站也有类似的推荐系统，比如豆瓣上的“豆瓣猜”、百度音乐的“为你推荐”等，推荐结果都不错。 这些推荐系统的具体实现我们无法知晓，但原理是类似的，都是采用基于协同过滤的推荐机制。这里我们探讨一下这个推荐机制的原理。 举例 下图是一个用户对课程评分表。评分从1星到5星，灰色表示该用户没有对该课程评分。由图可
在一些大型购物网站，我们常会看到一个功能叫“猜你喜欢”（或其它类似的名字），里面列出一些跟你买过商品相关的其它商品。网站的用户越多，或你在网站上购买的东西越多，它往往就猜的越准。在一些音乐网站、书评网站、电影网站也有类似的推荐系统，比如豆瓣上的“豆瓣猜”、百度音乐的“为你推荐”等，推荐结果都不错。
上一次介绍图像搜索的基本原理，现在记录下使用的数据包的问题。 查询图片先进行特征提取，使用一个向量来表示，之后使用该向量与数据库中所有的商品向量进行计算相似度指标，比如cos距离，欧式距离，汉明距离。 具体的取决于向量的形式，有的先用cnn提取特征向量，可以计算其cos距离，有的提取之后对其进行哈希编码，先用汉明距离进行粗排，之后按照欧式距离进行重排。 这里就面临这样的一个问题：
在机器学习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(欧式距离)、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。大家都是初学者，我认为把公式先写下来，然后再写代码去实现比较好。
在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。 这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。通常我们需要对其进行特征数字化。
在推荐算法概述中介绍了几种推荐算法的概念，但是没有具体代码实现，本篇文章首先来看一下基于用户的协同过滤python代码。
翻译 | 付腾 整理 | 凡江 已训练模型示范，可以很好的识别 拉贾·谢耳朵（这还能认错？）雷纳德和霍华德 在这篇文章里我要向你们示范一下如何用 face-recognition.js 来完成
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。简单地说，k-近邻算法就是采用不同特征值之间的距离来进行分类，算法主要特点为：
K-Means算法在无监督学习，尤其是聚类算法中是最为基础和重要的一个算法。它实现起来非常简单。聚类效果也很不错的，因此应用非常广泛。
本系列教程为《机器学习实战》的读书笔记。首先，讲讲写本系列教程的原因：第一，《机器学习实战》的代码由Python2编写，有些代码在Python3上运行已会报错，本教程基于Python3进行代码的修订；第二：之前看了一些机器学习的书籍，没有进行记录，很快就忘记掉了，通过编写教程也是一种复习的过程；第三，机器学习相对于爬虫和数据分析而言，学习难度更大，希望通过本系列文字教程，让读者在学习机器学习的路上少走弯路。
KNN原理报告里有写，不作重复赘述。 本实验使用的编程环境是Jupyter，完整的程序代码可以戳这下载。 【模式识别】实验二：KNN，python程序代码与实验过程 这里仅贴上核心代码
K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 它没有训练的过程，它的学习阶段仅仅是把样本保存起来，等收到测试集之后再进行处理，属于“懒惰学习”。反之，在训练阶段就对样本进行学习的算法属于“急切学习”。 它本质上是衡量样本之间的相似度。
聚类分析是生信分析中常用的工具，在转录组分析中经常用到。聚类分析将表达模式相似的基因聚类在一起，以基因集的形式进行后续分析，今天小编给大家介绍其相关原理。
摘要：本文介绍了京东成都研究院在实际项目中使用时间序列聚类算法时产生的疑惑和解决思路。京东选用了DTW作为时间序列的计算的方法，但在实际运行过程中，发现DTW的运算速度确实比较慢，目前正在实验提升它效率的方法。 时间序列和时间序列分析分别是什么？引用百度百科的解释：时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。而时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统
本文仅为模型应用实战，而非颜值研究，所得结果仅供娱乐，仅供参考。 方法也仅供参考。 一般而言，数据量越大，结果越接近正常人审美。由于本次数据量较小，故仅为实验。 使用环境：ubuntu14.04，opencv3.2.0，dlib19.6，python2.7 一、准备工作： 1、下载dlib库，下载特征提取模型。 该模型的作用是通过卷积神经网络产生128维的特征向量，用以代表这张脸。网络输入参数为人脸landmark的68个特征点shape和整幅图像。可猜想网络特征与人脸的68特征点坐标有关，在网络中进行归一
tf.one_hot的必要性在于：one_hot方式，去掉了标签的顺序影响，让输出标签之间的欧式距离相等。而不是认为，标签1和标签3的距离，与标签2和标签3的距离，不等。逻辑上更合理。
Contrastive Loss 在传统的siamese network中一般使用Contrastive Loss作为损失函数，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。
在看空间统计相关的文档资料的时候，看到了几个有关距离丈量方法的术语词汇，诸如：欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离…… 老外习惯于使用名字来命名算法，可是对于门外汉们，是一种困惑，今天就整理下，一起温故知新。
pandas.get_dummies（）时，发现其实它OneHotEncoder封装
上一篇我们较为系统地介绍了Python与R在系统聚类上的方法和不同，明白人都能看出来用R进行系统聚类比Python要方便不少，但是光介绍方法是没用的，要经过实战来强化学习的过程，本文就基于R对2016
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？ 01|算法简介： KNN是英文k-nearest neighbor的缩写，表示K个最接近的点。该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。 这其实和我们生活中对人的评价方式一致，你想知道一个人是什么样的人，你只需要找到跟他关系最近（好）的K个人，然后看这K个人都
其实数学建模这个事情费力不讨好，相反数据挖掘这个近亲在海量的数据里面寻找一种范式，更关键的是相关的比赛还能赚钱（数学建模除了几个大比赛，很多时候就是贴钱）。我要改变这种现状（太穷了），打比赛赚钱。
笔者寄语：一般情况下离群值不应该直接删除，应该进行筛选，然后进行专门的离群值分析。笔者在这进行一下思考，在聚类基础之上的一种离群点检验。
近年来，随着深度学习在CV领域的广泛应用，人脸识别领域也得到了巨大的发展。在深度学习中，通过多层网络的连接，能够学习到图像的特征表示，那么两张人脸的图像，是不是可以通过深度学习判别其是否是相同的人呢？Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet[1]，可以直接将人脸图像映射到欧式空间中，空间中的距离直接代表了人脸的相似度。最终，FaceNet在LFW数据集上，准确率为0.9963，在YouTube Faces DB数据集上，准确率为0.9512。FaceNet的主要优化点是：
Mean Shift算法，又称均值聚类算法，聚类中心是通过在给定区域中的样本均值确定的，通过不断更新聚类中心，直到聚类中心不再改变为止，在聚类、图像平滑、分割和视频跟踪等方面有广泛的运用。
前面我们提到了 欧式距离，而这里提到的 标准化欧氏距离 (Standardized EuclideanDistance) 是针对 欧式距离 的一种改进。
本文中介绍的机器学习算法中的一种监督学习的算法：KNN算法，全称是K-Nearest Neighbor，中文称之为K近邻算法。
其实训练模型是个力气活，有人说训练模型很简单，把数据塞进去，然后跑完就好了，哦，这样的话谁都会，关键的也就在这里，同样的数据同样的模型，有些人训练的模型在测试集上99%，有些人的则只有95%，甚至90%，其实学习最关键的也在这里，大家同时学一个知识，也都学了，但是理解的程度会大相径庭，注意trick不可不学，并且坑不得不踩。唉，前几天训练好的一个模型，再让自己复现感觉也很难搞定了，天时地利人和！！！今天开始搞传统机器学习的理论和实践，突然发现这是自己的短板，其实也不是啦：李航老师统计学看了4遍，周志华老师机器学习看了一遍，模式分类那本大厚书粗略看了一遍，经典的数据挖掘看了一遍，还看了一本机器学习的忘记名字了，吴恩达的课看了一遍，还看了一些英文资料，机器学习实践照着敲了一遍，在就是一些零零碎碎的.....，虽然做过一些实践，但是缺乏工程上的磨练。
https://leetcode-cn.com/problems/number-of-boomerangs/
在本文中，数据科学家 Maarten Grootendorst 向我们介绍了 9 种距离度量方法，其中包括欧氏距离、余弦相似度等。
KNN算法属于有监督的学习算法，它的中文名称为K最近邻算法，同样是十大挖掘算法之一。它与很多其他的监督算法不同，属于“惰性”学习算法，即不会预先生成一个分类或预测模型，用于新样本的预测，而是将模型的构建与未知数据的预测同时进行。
Isomap（Isometric Feature Mapping）是流行学习的一种，用于非线性数据降维，是一种无监督算法.
所谓人以类聚，物以群分。人都喜欢跟自己像的人聚在一起，这些人或者样子长得比较像，或者身高比较像，或者性格比较像，或者有共同的爱好，也就是身上有某些特征是相似的。 而跟自己像的人聚在一起的过程，其实就是
从今天开始，我们就进入正式的算法相关的学习了。在学习算法部分时，我希望你已经完全消化了前面所学习的内容，并能够熟练的掌握相关的知识了。
在机器学习领域中有非常多的问题需要求距离，常见的是向量距离的计算。比如判断A、B、C三种商品之间的相似性，可以先按照商品特征构建A、B、C的各自的向量，然后求向量间的距离，距离近就表示彼此相似度高。今天讲下常见的几种距离计算方法。
图像中两个像素之间的距离有多种定义方式，图像处理中常用的距离有欧式距离、街区距离和棋盘距离，本节中将重点介绍这三种距离的定义方式，以及如何利用两个像素间的距离来描述一幅图像。欧式距离，两个像素点之间的直线距离。与直角坐标系中两点之间的直线距离求取方式相同，分别计算两个像素在X方向和Y方向上的距离，之后利用勾股定理得到两个像素之间的距离，数学表示形式如式(6.1)所示。
欧式距离，也称为 欧几里得距离，是我们从小学、初中、高中等等乃至现在都会用到的距离度量。
物以类聚，人以群分，平常我们把人和物进行分类，今天来讲一讲如何通过DBSCAN用数据把样本进行聚类。
K-means(Thek-meansalgorithm)是机器学习十大经典算法之一，同时也是最为经典的无监督聚类（Unsupervised Clustering）算法。接触聚类算法，首先需要了解k-means算法的实现原理和步骤。本文将对k-means算法的基本原理和实现实例进行分析。
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