机器学习中常用的距离计算

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机器学习中常用的距离计算原理总结，通过xmind软件做成思维导图，方便对比查阅

该文档详细介绍了机器学习中常用到的数学知识,可以帮助数学知识欠缺的小伙伴补充一下数学基础知识(英文)

本文介绍了10中常用的机器算法原理，包括有监督学习和无监督学习，通过本文档可以对10中机器学习有基本的认识。

引例 一个测试样本集S总共有100张照片,其中,电动车的照片有60张,摩托车的照片有40张。给模型(二分类模型)输入这100张照片进行分类识别,我们的目标是:要找出这100张照片中的所有电动车。在10

Inequality machine proof commonly used in probability and statistical machine learning

总结: np.sum() 求和 np.min() 最小值 np.max() 最大值 np.prod() 乘积 np.mean() 平均值 np.median() 中位数 np.percentile

在机器学习领域，五分类花卉数据集是一个常用的数据集之一。该数据集包含了五种不同的花卉类别，每种类别都有一些特征属性。研究人员可以利用这个数据集来训练和测试各种机器学习算法，以便实现花卉的分类任务。对于

在聚类分析、机器学习、数据挖掘中常用到的数据集，包括：UCI的数据集wine,yeast,iris等，还有USPS数据集，4k2_far,leuk72_3k数据集等。

余弦距离欧氏距离曼哈顿距离明可夫斯基距离切比雪夫距离杰卡德距离汉明距离标准化欧式距离皮尔逊相关系数