10个机器学习中常用的距离度量方法
2022年10月28日 - 腾讯新闻
Jaccard指数和距离的主要缺点是,它受到数据规模的强烈影响,即每个项目的权重与数据集的规模成反比。9、Sorensen-Dice指数S??rensen-Dice指数类似于Jaccard指数,它可以衡量的是样本集的相似性和多样性。该指数更直观,因为它计算重叠的百分比。S??rensen-Dice索引常用于图像分割和文本相似度分析。计算公式如下:Python...
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Jaccard指数和距离的主要缺点是,它受到数据规模的强烈影响,即每个项目的权重与数据集的规模成反比。9、Sorensen-Dice指数S??rensen-Dice指数类似于Jaccard指数,它可以衡量的是样本集的相似性和多样性。该指数更直观,因为它计算重叠的百分比。S??rensen-Dice索引常用于图像分割和文本相似度分析。计算公式如下:Python...