机器学习中的距离计算方法?
参考回答：
设空间中两个点为
欧式距离:
cos=
切比雪夫距离:max
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欧氏距离 也称欧几里得距离，是指在m维空间中两个点之间的真实距离。欧式距离在ML中使用的范围比较广，也比较通用，就比如说利用k-Means对二维平面内的数据点进行聚类，对魔都房价的聚类分析（price/m^2 与平均房价）等。 两个n维向量a($$x_{11},x_{12}.....x_{1n}$$)与 b($$x_{21},x_{22}.....x_{2n}$$)间的欧氏距离 python 实现
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我需要计算汽车行驶的距离！不是距离，不是距离到否。如果我们通过谷歌提供的API计算，距离可以完全不同。谷歌可以提供从一个点到另一个点的1公里距离，但汽车可以按照骑手想要的方式行驶800米。使用加速计没有帮助。它适用于步行，但绝不适用于更快的速度。 我尝试过使用Google的位置API：距离到或距离之间根本不是一个选项。它可以给出与IN REAL截然不同的结果。在真实的汽车中，可以通过非常短的地方并
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Index 基本遵从《统计学习方法》一书中的符号表示。 除特别说明，默认w为行向量，x为列向量，以避免在wx 中使用转置符号；但有些公式为了更清晰区分向量与标量，依然会使用^T的上标，注意区分。 输入实例x的特征向量记为： 注意：x_i 和 x^(i) 含义不同，前者表示训练集中第 i 个实例，后者表示特征向量中的第 i 个分量；因此，通常记训练集为： 特征向量用小n表示维数，训练集用大N表示个数
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问题内容： 我必须查询成千上万个条目的数据库，并按距指定点的距离对其进行排序。 问题是每个条目都有一个纬度和经度，我需要检索每个条目以计算其距离。对于大型数据库，我不想检索每一行，这可能需要一些时间。 有什么办法可以将其构建到mysql查询中，以便我只需要检索最近的15个条目。 例如 问题答案： 选项1：通过切换到支持GeoIP的数据库对数据库进行计算。 选项2：使用如下存储过程对数据库进行计算：
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我已经准备好了机器学习算法。我想在一个拥有70个城市的国家将其投入生产。但在将其推广到 70 个城市之前，我想在 1 个城市进行实验，以评估它在生产中的性能。但是，我现在面临一个问题，如果出现以下情况，我应该设置什么标准：1. 时间（我可以将其投入生产多少个月）2.数据（在实时环境中我需要多少数据来评估算法性能） 任何人都可以在生产环境中指导此机器学习实验吗？ 编辑:我正在将机器学习应用于美国的价
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计算机编程是编写计算机程序的行为，计算机程序是使用计算机程序设计语言编写的指令序列，以通过计算机执行指定的任务。