Меры расстояния являются важным инструментом в машинном обучении и науке о данных, а также в сравнении и кластеризации данных. В этой статье мы рассмотрим таблицу, в которой сведены различные меры расстояния, обычно используемые в этих областях, их применение, недостатки, формулы и скорость обработки. Таблица включает в себя несколько известных мер расстояния, в том числе евклидово расстояние, манхэттенское расстояние, косинусное подобие, расстояние Минковского, расстояние Хэмминга,..

10 дистанционных мер для машинного обучения, о которых вы должны были слышать Меры расстояния являются основой для контролируемых и неконтролируемых алгоритмов обучения, включая K-ближайших соседей, самоорганизующиеся карты, машины опорных векторов и кластеризацию K-средних. Выбор меры расстояния влияет на результаты нашего машинного обучения, поэтому важно подумать о том, какая мера больше всего подходит для решения задачи. Следовательно, мы должны быть осторожны в выборе меры,..