相似性
论文精读：ST2Vec：道路网络中的时空轨迹相似性学习（ST2Vec: Spatio_Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks）
论文精读：ST2Vec 道路网络中的时空轨迹相似性学习 《ST2Vec: Spatio-Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks》 论文链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.09339 一 ......
Python计算两图相似性-直方图
1、简介 利用直方图计算图片的相似度时，是按照颜色的全局分布情况来看待的， 无法对局部的色彩进行分析，同一张图片如果转化成为灰度图时，在计算其直方图时差距就更大了。 对于灰度图可以将图片进行等分，然后在计算图片的相似度。 2、代码 from PIL import Image # 将图片转化为RGB ......
英语与古代汉语的相似性
呃呃，首先可以发现我现在闲着没什么事干所以跑来写这个。 很早之前上课的时候 struck 到了。 应该会持续更新。原因是生活中发现这些感觉挺神奇，但是写下来好像是个 fart & 懒。 状语后置 每次 ml 说状语后置的时候我 be like：0.0。 比如，行者休于树，现代汉语是走路的人在树下休息 ......
Python计算两图相似性-余弦相似度
1、简介 把图片表示成一个向量，通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似度。 2、代码 from PIL import Image from numpy import average, dot, linalg # 对图片进行统一化处理 def get_thum(image, size=(192 ......
Python计算两图相似性-基于互信息（Mutual Information）
1、简介 通过计算两个图片的互信息来表征他们之间的相似度，如果两张图片尺寸相同，还是能在一定程度上表征两张图片的相似性的。 但是，大部分情况下图片的尺寸不相同，如果把两张图片尺寸调成相同的话，又会让原来很多的信息丢失，所以很难把握。 经过实际验证，此种方法的确很难把握。 2、代码 from skle ......
Python计算两图相似性-SSIM（结构相似度度量）
1、简介 SSIM是一种全参考的图像质量评价指标，分别从亮度、对比度、结构三个方面度量图像相似性。 SSIM取值范围[0, 1]，值越大，表示图像失真越小。 在实际应用中，可以利用滑动窗将图像分块，令分块总数为N。 考虑到窗口形状对分块的影响，采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差， 然后计 ......
自然语言处理预训练——词的相似性和类比任务
在 14.4节中，我们在一个小的数据集上训练了一个word2vec模型，并使用它为一个输入词寻找语义相似的词。实际上，在大型语料库上预先训练的词向量可以应用于下游的自然语言处理任务，这将在后面的 15节中讨论。为了直观地演示大型语料库中预训练词向量的语义，让我们将预训练词向量应用到词的相似性和类比任 ......
无监督学习的集成方法：相似性矩阵的聚类
在机器学习中，术语Ensemble指的是并行组合多个模型，这个想法是利用群体的智慧，在给出的最终答案上形成更好的共识。 这种类型的方法已经在监督学习领域得到了广泛的研究和应用，特别是在分类问题上，像RandomForest这样非常成功的算法。通常应用一些投票/加权系统，将每个单独模型的输出组合成最终 ......
GRLSTM：基于图的残差LSTM轨迹相似性计算《GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM》(知识图谱嵌入、图神经网络、残差网络、点融合图、多头图注意力网络GAT、残差LSTM、点感知损失函数(图的点损失函数、轨迹的点损失函数))
2023年10月18日，14:14。 来不及了，这一篇还是看的翻译。 论文：GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM(需要工具才能访问) Github： AAAI 2023的论文。 摘要 轨迹相似 ......
为什么点积可以计算相似性
点积又称内积，就是一种向量操作，把两个向量的元素对应相乘，然后把结果相加即可。 它可以计算相似性，还要从向量空间说起。向量就是一列数字，这一列有多少元素，就看成是多少维度的空间。 如向量a array([[1], [2], [3], [4], [5], [6]]) 那么我就可以把 a 看成是在一个6 ......
相似性-距离方法一览
相似性计算指的是度量两个对象之间相似程度的过程，而距离计算则是度量两个对象之间距离的过程。在某些情况下，它们是等价的，例如当距离越小表示两个对象越相似时，这时候可以将距离计算视为相似性计算的一种形式。 然而，在一些情况下，相似性计算和距离计算是不同的。例如，当度量两个对象之间的相似程度时，可以使用余 ......
已知两个128维向量，向量格式为list，计算两个向量的余弦相似性
计算两个向量的余弦相似度可以使用以下公式： 余弦相似度 = (向量A · 向量B) / (||向量A|| * ||向量B||) 其中，向量A · 向量B 表示向量A和向量B的点积（内积），||向量A|| 和 ||向量B|| 表示向量A和向量B的欧几里德范数（模）。 下面是一个示例代码，展示如何计算两 ......
NLP句子相似性方法总结及实现
目录 1、基于Word2Vec的余弦相似度 2、TextRank算法中的句子相似性 3、莱文斯坦距离（编辑距离） 4、莱文斯坦比 5、汉明距离 6、Jaro距离（Jaro Distance） 7、Jaro-Winkler距离（Jaro-Winkler Distance） 8、基于Doc2Vec的句子 ......
SQL对决MySQL全面对比：差异、相似性、用途和优点！
SQL和MySQL被用于编程和管理关系型数据库。了解SQL和MySQL之间的主要区别，以及在使用这些数据库管理工具的工作中所需的技能。  本文将介绍数据分析、数据挖掘、机器学习等领域中常用的相似性度量（Similarity Measurement）方法。 # (1) Manhattan Distance（曼哈顿距离） 我们知道曼哈顿街区有一个个方块构成，从一个十字路口（0,0）到另一个十字路口（3,3）的最短路程， ......
余弦相似性的应用
余弦相似性 介绍 余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中，如最常见的二维空间。 cosine_similarity是一种度量两个非零向量之间夹角的相似性的方法。它的计算方法如下： $cosine_similarit ......
[睡前小dp] 序列相似性问题（一）LCS和LIS
1. LCS问题 LCS：最长公共子序列，表示序列 L 和 J 最长公共的子序列长度。 计算 LCS 的经典方法是时间复杂度为 O(n*m) 的 dp。不妨设 dp[i][j] 为 LCS(L[0~i], J[0~j])，这样能够得到递推公式： dp[i][j] = 0 (i=0 or j = 0) ......
基于 Hugging Face Datasets 和 Transformers 的图像相似性搜索
基于 HuggingFace Datasets 和 Transformers 的图像相似性搜索 通过本文，你将学习使用 🤗 Transformers 构建图像相似性搜索系统。找出查询图像和潜在候选图像之间的相似性是信息检索系统的一个重要用例，例如反向图像搜索 (即找出查询图像的原图)。此类系统试图 ......