摘要：
余弦相似度精度问题引起的偏差 余弦相似度值不等于1(实际是等于1) 两个向量$a$和$b$是相同的，余弦相似度值应该是1，但是通过sklearn和numpy计算的结果却不等于1，会出现大于1或者小于1的情况，实际上余弦值应该是在[-1, 1]这个区间内的。 使用sklearn.metrics.pai 阅读全文
posted @ 2023-05-17 17:20
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摘要：
sklearn之主成分分析pca 在scikit-learn中，CA是主成分分析的缩写。主成分分析是一种常用的线性降维技术，可以将多维数据集降到较低的特征维度，并保留数据集的大部分特征信息。在sklearn中，使用PCA需要引入PCA模块，并通过实例化一个PCA对象来使用它的方法和属性。例如，可以使 阅读全文
posted @ 2023-05-17 12:10
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摘要：
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 阅读全文
posted @ 2023-05-17 11:36
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