Публикации по теме 'cosine-similarity'


Оценка политики с использованием машинного обучения
Обзор В 21 веке все люди и организации, как государственные, так и частные, так или иначе связаны. Таким образом, возможность быстро понять и эффективно проанализировать, соответствуют ли ваши сторонние документы о политике, такие как NIST 800–171, ISO 27001, ISO 9001 и т. Д., Установленным вами стандартам, является критически важным для успеха вашего бизнеса. Текущие инструменты оценки политики являются ручными, неэффективными и не обеспечивают адекватного снижения риска. Мы в..
Концепция системы рекомендаций по ансамблевому обучению
«Этот блог предназначен для начинающих в глубоком обучении» С тех пор, как люди научились читать и писать, они не нашли простого способа понять контекст чего-либо, кроме текстовых данных. Графические или графические представления не всегда являются плюсом, в то время как текст может упростить задачу для всех, кто умеет читать. Строки, слова, предложения, буквы, символы, абзацы и многие другие формы текстовых данных существуют и используются сегодня. Люди могут естественным образом..
Что, черт возьми, косинусное сходство?
Косинусное сходство — это мера сходства между двумя ненулевыми векторами пространства внутреннего произведения, которое измеряет косинус угла между ними. С точки зрения непрофессионала, если у вас есть два вектора, скажем, A (2,3) и B (3,2), в первую очередь мы проводим прямую линию от начала до этого вектора, в нашем случае это от начала (0,0) к этим точки. так: Как видите, мы вычислили угол между двумя векторами «θ». Если вы, ребята, не знаете, существует множество способов..
Метрики расстояния в машинном обучении в Python КОРОТКО
Метрики расстояния Он используется как при обучении с учителем, так и при обучении без учителя, обычно для вычисления сходства между точками данных. Типы показателей расстояния в машинном обучении Евклидово расстояние Манхэттен Расстояние Расстояние Минковского Расстояние Хэмминга Косинусное расстояние Немногие алгоритмы машинного обучения используют метрики расстояния Алгоритмы кластеризации (например, K-средних и т. д.) Алгоритмы классификации (например,..
Рекомендательная система для сопоставления медицинских работников с рабочими местами с использованием косинусного подобия
Медицинская кадровая компания может предложить платформу, которая позволяет медицинским учреждениям легко находить предварительно квалифицированных и проверенных медицинских работников, таких как медсестры и медицинские работники. Платформа может подбирать профессионалам объекты в зависимости от их навыков и доступности, создавая эффективное кадровое решение, которое работает аналогично Uber. Торговая площадка компании может предложить основной продукт, где предприятия публикуют..
Улучшенное сходство Sqrt-Cosine с нуля
Тогда, год назад, я наткнулся на интересную функцию оценки сходства, когда исследовал некоторые задачи сопоставления сущностей — улучшенное сходство Sqrt-Cosine. Индустрия данных развивается беспрецедентными темпами. Каждый день публикуются десятки статей, некоторые хорошие результаты исследований могут быть упущены из виду, и, следовательно, ни одна библиотека с открытым исходным кодом не обеспечивает упрощенный и легкий доступ к этим методам. Тем не менее, если преимущества этих..
Как сравнить две строки, используя TfidfVectorizer sklearn и cosine_similarity
В моем последнем посте я писал о создании простого механизма рекомендаций, который, очевидно, был очень примитивным и мог бы потребовать немного больше работы. Две функции из sklearn, библиотеки машинного обучения Python, которые использовались в последнем посте, — это TfIdfVectorizer и cosine_similarity. TfidfVectorizer используется в обработке естественного языка или NLP, а cosine_similarities используется для сравнения массивов. TfidfVectorizer преобразует набор необработанных..