随笔分类 - 机器学习
摘要:1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法,我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。 二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:
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摘要:欧式距离,其实就是应用勾股定理计算两个点的直线距离 二维空间的公式 其中, 为点与点之间的欧氏距离;为点到原点的欧氏距离。 三维空间的公式 n维空间的公式 曼哈顿距离,就是表示两个点在标准坐标系上的绝对轴距之和: 图中红线代表曼哈顿距离,绿色代表欧氏距离,也就是直线距离,而蓝色和黄色代表等价的曼哈顿
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摘要:初等函数 初等函数(基本函数)是由常函数、幂函数、指数函数、对数函数、三角函数和反三角函数经过有限次的有理运算(加、减、乘、除、有限次乘方、有限次开方)及有限次函数复合所产生、并且在定义域上能用一个方程式表示的函数。 一般来说,分段函数不是初等函数,因为在这些分段函数的定义域上不能用一个解析式表示。
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