pairwise_distances metric scikit

一文学会sklearn计算余弦相似度

余弦相似度在计算文本相似度等问题中有着广泛的应用，scikit-learn中提供了方便的调用方法 第一种，使用cosine_similarity，传入一个变量a时，返回数组的第i行第j列表示a[i]与

使用Scikit-Learn的Python多维缩放指南

简介 我们将利用Scikit-Learn来执行多维缩放，因为它有一个非常简单而强大的API。在整个指南中，我们将使用AT&T的Olivetti面孔数据集来说明数据在低维空间的嵌入。 在本指南结束时，你

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聚类 | 超详细的性能度量和相似度方法总结

非监督学习与监督学习最重要的区别在于训练数据是否包含标记数据，在机器学习开发的工作中，往往包含了大量的无标记数据和少量的标记数据，非监督方法通过对无标记训练样本的学习来发掘数据的内在规律，为进一步的数据分析提供基础。聚类算法是非监督学习最常用的一种方法，性能度量是衡量学习模型优劣...

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KNNImputer：一种可靠的缺失值插补方法

作者|KAUSHIK编译|VK来源|AnalyticsVidhya概述学会用KNNImputer来填补数据中的缺失值了解缺失值及其类型介绍scikitlearn公司的KNNImputer是一种广泛使用

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Deep Learning 之Jaccard系数

Jaccard系数值越大，样本相似度越高。 与Jaccard 系数相关的指标叫做Jaccard 距离，用于描述集合之间的不相似度。Jaccard 距离越大，样本相似度越低。 假设有6个用户，5个产品，用户可以随机购买，这里不止购买，比如收藏等行为都可以。数据记录在一张二维表中。…

• CODERLIHAO

【度量学习】What is Metric Learning

原文链接 什么是度量学习 许多机器学习的方法需要测量数据点之间的距离。传统上，从业者会根据领域的先验知识选择一个标准距离度量(例如欧几里德，城市街区，余弦等)。然而，通常很难设计出非常适合特定数据和感

机器学习之 K-近邻算法

k-近邻算法通过测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

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大家好，我是辣条。 今天给大家带来推荐系统介绍入门。

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第5天，点击查看活动详情 大家好，我是辣条。 今天给大家带来推荐系统介绍入门。 目录 一、推荐系统简介 二、推荐系统设计 2.1

PyTorch 深度度量学习无敌 Buff：九大模块、随意调用

度量学习（Metric Learning）是机器学习过程中经常用到的一种方法，它可以借助一系列观测，构造出对应的度量函数，从而学习数据间的距离或差异，有效地描述样本之间的相似度。 这个度量函数对于相似度高的观测值，会返回一个小的距离值；对于差异巨大的观测值，则会返回一个大的距离…

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机器学习基础-监督学习-标签平衡处理之重心欠采样（Centroid Under-Sampling）

重心欠采样（Centroid Under-Sampling）是一种基于聚类的欠采样方法。该方法通过找到多数类样本的聚类中心，然后删除距离聚类中心最近的一些多数类样本，以达到平衡数据集的目的。

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数据挖掘-KNN-K最近邻算法

1. 算法核心思想： 通过计算每个训练样本到待分类样本的距离，选取和待分类样本的距离最近的 K 个训练样本，K个样本中那个类别的训练样本占据着多数， 则表明待分类的样本就属于哪一个类别。 KNN算法在类别的决策中， 只与极少数的相邻样本相关。因此，对于类别的样本交叉或重叠较多的…

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K-means 源码解读

K-means 划分式聚类方法需要事先指定簇类的数目或者聚类中心，通过反复迭代，直至最后达到"簇内的点足够近，簇间的点足够远"的目标。 最小化 簇内平方和(within-cluster sum-of-

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推荐系统学习笔记之简介

「这是我参与11月更文挑战的第1天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战」 一.推荐系统简介 1.1概念及背景 什么是推荐系统 ​ 没有明确需求的用户访问了我们的服务，且服务的物品对用户构成了信息过

• 敲和尚的小木鱼

足够详细、足够简单的 Python 版推荐系统入门级—理论篇(下)｜8月更文挑战

首先我们用代码实现一下上一次的理论部分，然后介绍什么是矩阵分解，以及如何用矩阵分解来解决推荐系统。以及有哪些指标用于评估一个推荐系统。

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numpy 的花活

len(set(list_a.比如 arr.shape=(600, 30) 并不能直接 max(arr) 来看，会报经典的 The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any...

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兰德系数和轮廓系数

携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第1天，点击查看活动详情 兰德系数的优点： 随机（均匀）标签分配对于n_clusters和n_samples的任何值具有接近0.0的

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机器学习：xgboost（二分类实战）

XGBoost有两大类接口：XGBoost原生api接口 和 scikit-learn api接口， 并且XGBoost能够实现 分类 和 回归 两种任务。 对于分类任务，XGBOOST可以实现二分类

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Learning To Rank算法和评价指标

排序学习是推荐、搜索、广告的核心方法，而LTR就是专门做排序任务的一个有监督的机器学习算法。所以，LTR仍然是传统的机器学习处理范式，构造特征，学习目标，训练模型，预测。LTR一般分为三种类型,

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机器学习算法KNN简介及实现

KNN(K近邻算法)是一种不需要学习任何参数同时也非常简单的机器学习算法，既可以用来解决分类问题也可以用来解决回归问题。直观解释这个算法就是'近朱者赤，近墨者黑'，当输入一个新样本时，根据与其相近的样本值来估计新输入的样本。如下图所示新输入的样本会被分类为W1。使用哪种方式来计算...

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scikit-learn之kmeans应用及问题

最近在实习的时候用到了kmeans做个聚类，采用了sklearn框架，平时在学校数据集规模一般都比较小，搬搬砖一切都ok，但是在工业界碰到大数据量的时候（还没有到用hdfs存的地步，数据集大约10G的样子，370w左右的样本，每个样本维度200），就没有想象中的这么顺利了，中间…