欧几里德相似度(Euclidean Distance) 最初用于计算欧几里德空间中两个点的距离,以两个用户x和y为例子,看成是n维空间的两个向量x和y,  xi表示用户x对itemi的喜好值,yi表示用户y对itemi的喜好值,他们之前的欧几里德距离是 对应的欧几里德相似度,一般采用以下公式进行转换:距离越小 ,相似度越大 在taste里,计算user之间和item之前欧几里德相似度的类是EuclideanDistanceSimilarity. 皮尔逊相似度(Pearson Correlatio…

一:斐波那契数列问题的起源 13世纪初期,意大利数论家Leonardo Fibonacci在他的著作Liber Abaci中提出了兔子的繁殖问题: 如果一开始有一对刚出生的兔子,兔子的长大需要一个月,长大后的兔子每个月能生产一对兔子,假设兔子不会死亡,那么一年后有多少只兔子? 不难看出每个月的兔子的总数可以用以下数列表示:1,1,2,3,5,8,13...... 二:最直观的算法 1.算法实现 通过观察我们不难发现斐波那契数列从第三项开始每一项都是前两项的和,因此我们不难总结出该数列的递推公式:…

Game Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 737    Accepted Submission(s): 305 Problem Description onmylove has invented a game on n × m grids. There is one positive integer on each gri…

预备知识: 残留网络:设有容量网络G(V,E)及其上的网络流f,G关于f的残留网络即为G(V',E'),其中G'的顶点集V'和G的顶点集V相同,即V'=V,对于G中任何一条弧<u,v>,如果f(u,v)<c(u,v),那么在G'中有一条弧<u,v>∈E',其容量为c'(u,v)=c(u,v)-f(u,v),如果f(u,v)>0,则在G'中有一条弧<v,u>∈E',其容量为c'(v,u)=f(u,v). 从残留网络的定义来看,原容量网络中的每条弧在残留网络中都…

传送门: 网络流(一)基础知识篇 网络流(二)最大流的增广路算法 网络流(三)最大流最小割定理 网络流(四)dinic算法 网络流(五)有上下限的最大流 网络流(六)最小费用最大流问题 转自:https://www.cnblogs.com/SYCstudio/p/7260613.html 朴素算法的低效之处 虽然说我们已经知道了增广路的实现,但是单纯地这样选择可能会陷入不好的境地,比如说这个经典的例子: 我们一眼可以看出最大流是999(s->v->t)+999(s->u->t),但…

摘要: 在机器学习中常用到各种距离或者相似度,今天在看美团推荐系统重排序的文章时看到了loglikelihood ratio 相似度,特总结起来.以后有时间再把常用的相似度或者距离梳理到一篇文章. 背景: 记录loglikelihood ratio 相似度概念 总结: 在mahout中,loglikelihood ratio也作为一种相似度计算方法被采用. 下表表示了Event A和Event B之间的相互关系,其中: k11 :Event A和Event B共现的次数 k12 :Event A…

原文链接:https://www.elastic.co/blog/found-similarity-in-elasticsearch 原文 By Konrad Beiske 翻译 By 高家宝 译者按 该文虽然名为Elasticsearch中的相似度模型,实际上多数篇幅讲的都是信息检索邻域的通用相似度模型.其中涉及到具体实现的部分,Elasticsearch中相似度实际上是Lucene实现的,因此对于Lucene和Solr的开发者也具有参考意义. 导读 Elasticsearch当前支持替换默认…

上篇文章提到了误差分析以及设定误差度量值的重要性.那就是设定某个实数来评估学习算法并衡量它的表现.有了算法的评估和误差度量值,有一件重要的事情要注意,就是使用一个合适的误差度量值,有时会对学习算法造成非常微妙的影响.这类问题就是偏斜类(skewed classes)的问题.什么意思呢.以癌症分类为例,我们拥有内科病人的特征变量,并希望知道他们是否患有癌症,这就像恶性与良性肿瘤的分类问题.假设y=1表示患者患有癌症,假设y=0表示没有得癌症,然后训练逻辑回归模型.假设用测试集检验了这个分类模型,并…

http://trp.jlu.edu.cn/software/net/lssx/4/4.38.htm http://www.cnblogs.com/zen_chou/archive/0001/01/01/1525841.html 一. 引言 图论这门古老而又年轻的学科在信息学竞赛中占据了相当大的比重.其中,网络流算法经常在题目中出现.网络流涵盖的知识非常丰富,从基本的最小割最大流定理到网络的许多变形再到最高标号预流推进的六个优化等等,同学们在平时需要多多涉猎这方面的知识,不断积累,才能应对题目的…

最近用R画论文里的弦图,恰好借的书里着重写了中心度等问题. 网上流行一套密歇根大学社交计算的教程.但是前两年看了好几遍总是搞不清,即便是记公式也是收效不大.不妨按照书上总结一下. 绝对法: 无向图点度中心度=点度数,即与该点相连的点的度数 有向图内点度中心度=点入度,即直接指向该店的点的总数 有向图外点度中心度=点出度,该点所直接指向的点的总数 绝对法的问题在于无法衡量不等规模的图.因此使用相对法: 无向图点度中心度:点度数/(n-1) 有向图内点度中心度:点入度/(n-1) 有向图外点度中心度…