1.f 散度(f-divergence) KL-divergence 的坏处在于它是无界的.事实上KL-divergence 属于更广泛的 f-divergence 中的一种. 如果P和Q被定义成空间中的两个概率分布,则f散度被定义为: 一些通用的散度,如KL-divergence, Hellinger distance, 和total variation distance,都是f散度的一种特例.只是f函数的取值不同而也. 在python中的实现 : import numpy as np imp

一.两个坐标之间距离计算 参考链接: python实现 1.Python 根据地址获取经纬度及求距离 2.python利用地图两个点的经纬度计算两点间距离 LBS 球面距离公式 美团app筛选“离我最近” 之 地理空间距离计算优化 案例1.2,因为都是用LBS 球面距离公式(haversine公式)结果完全相同, 且与 geopy相差不大. 原文:geopy在python中的使用 geopy是一个关于地理编码的python库.主要有以下几个功能:(需要联网) 地理编码:将字符串转换为地理位置 逆

EARTH_REDIUS = 6378.137 def rad(d): return d * pi / 180.0 def getDistance(lat1, lng1, lat2, lng2): radLat1 = rad(lat1) radLat2 = rad(lat2) a = radLat1 - radLat2 b = rad(lng1) - rad(lng2) s = 2 * math.asin(math.sqrt(math.pow(sin(a/2), 2) + cos(radLat1

Python学习网络爬虫主要分3个大的版块:抓取,分析,存储 另外,比较常用的爬虫框架Scrapy,这里最后也详细介绍一下. 首先列举一下本人总结的相关文章,这些覆盖了入门网络爬虫需要的基本概念和技巧:宁哥的小站-网络爬虫 当我们在浏览器中输入一个url后回车,后台会发生什么?比如说你输入http://www.lining0806.com/,你就会看到宁哥的小站首页. 简单来说这段过程发生了以下四个步骤: 查找域名对应的IP地址. 向IP对应的服务器发送请求. 服务器响应请求,发回网页内容. 浏

给定两个单词 word1 和 word2,计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 . 你可以对一个单词进行如下三种操作: 插入一个字符删除一个字符替换一个字符示例 1: 输入: word1 = "horse", word2 = "ros"输出: 3解释: horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r')rorse -> rose (删除 'r')rose -> ros (删除 'e')示例 2: 输入: word1

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)       欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式.(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离:(4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as np x=

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)        欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式. (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离: (4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as

综合之前的类的学习,做以下实例练习:(建议先不要看代码,自己先试着写:代码仅供参考,有多种实现方法) 1. Triangle  & Equilateral 1). 创建class Triangle 表示三角形,包含三个属性值:angle1.angle2.angle3: 类方法 check_angles():若三个角相加 == 180,return True:若不是,return False class Triangle(object): def __init__(self,angle1,angl

import time print (help(time)) #time帮助文档 1. time模块--三种时间表现形式: 1° 时间戳--如:time.time()  #从python创立以来,到当前时间的秒数 time.clock() #CPU执行时间,以浮点型秒数显示 time.sleep(seconds) #可以让程序休眠seconds时间 time.mktime(time.localtime()) #将结构化时间转化为时间戳形式的时间 2° 结构化时间--如:time.gmtime(s

现在距离 Python 3.9.0 的最终版本还有 3 个月,官方公布的时间线是: 3.9.0 beta 4: Monday, 2020-06-29 3.9.0 beta 5: Monday, 2020-07-20 3.9.0 candidate 1: Monday, 2020-08-10 3.9.0 candidate 2: Monday, 2020-09-14 3.9.0 final: Monday, 2020-10-05 详情参见 PEP-596 这其实也意味着 Python 3.10 的

本文出自"Python为什么"系列,请查看全部文章 不久前,Python猫 给大家推荐了一本书<流畅的Python>(点击可跳转阅读),那篇文章有比较多的"溢美之词",显得比较空泛-- 但是,<流畅的Python>一书值得反复回看,可以温故知新.最近我偶然翻到书中一个有点诡异的知识点,因此准备来聊一聊这个话题--子类化内置类型可能会出问题?! 1.内置类型有哪些? 在正式开始之前,我们首先要科普一下:哪些是 Python 的内置类型? 根据官

目录 1 Divergence 1.1 Kullback–Leibler divergence 1.2 Jensen–Shannon divergence 1.3 Wasserstein distance 2 GAN 2.1 Theory 2.2 Algorithm Objective function for generator in real implementation Code 运行结果 1 Divergence 这是一些比较重要的前置知识. 1.1 Kullback–Leibler d

链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/91/A来源:牛客网 最近对抗生成网络(GAN)很火,其中有一种变体WGAN,引入了一种新的距离来提高生成图片的质量.这个距离就是Wasserstein距离,又名铲土距离. 这个问题可以描述如下: 有两堆泥土,每一堆有n个位置,标号从1~n.第一堆泥土的第i个位置有ai克泥土,第二堆泥土的第i个位置有bi克泥土.小埃可以在第一堆泥土中任意移挪动泥土,具体地从第i个位置移动k克泥土到第j个位置,但是会消耗的体力.小埃的

容错声明: ①题目选自https://acm.ecnu.edu.cn/,不再检查题目删改情况 ②所有代码仅代表个人AC提交,不保证解法无误 E0001  A+B Problem First AC: 2017-10-13       Latest Modification: 2018-02-28 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a,b; int main() { cin>>a>>b; cout<<

python海明距离 - 5IVI4I_I_60Y的日志 - 网易博客 python海明距离   2009-10-01 09:50:41|  分类: Python |  标签: |举报 |字号大中小 订阅     def hammingDist(s1, s2):    assert len(s1) == len(s2)    return sum([ch1 != ch2 for ch1, ch2 in zip(s1, s2)])

接上一篇:http://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html 7. 夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度. 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异. (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式: (2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦        类似的,对于两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n

概率分布之间的距离,顾名思义,度量两组样本分布之间的距离 . 1.卡方检验 统计学上的χ2统计量,由于它最初是由英国统计学家Karl Pearson在1900年首次提出的,因此也称之为Pearson χ2,其计算公式为 (i=1,2,3,…,k) 其中,Ai为i水平的观察频数,Ei为i水平的期望频数,n为总频数,pi为i水平的期望频率.i水平的期望频数Ei等于总频数n×i水平的期望概率pi.当n比较大时,χ2统计量近似服从k-1(计算Ei时用到的参数个数)个自由度的卡方分布. 卡方检验经常用来检

参考:https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/75165842#t16  https://blog.csdn.net/ymlgrss/article/details/52854589 完整代码已上传至github  https://github.com/chenzhefan/ML_distance 尽量看上面原文链接吧,复制的公式格式不对,代码优化了放在github 欧氏距离 也称欧几里得距离,是指在m维空间中两个点之间的真实距离.欧式距离

代码: from geopy.distance import vincenty from geopy.distance import great_circle 天安门 = (39.90733345, 116.391244079988) 大连 = (38.9122, 121.602) print('大连到天安门的直线距离:',vincenty(天安门, 大连).kilometers,'公里') print('大连到天安门的球面距离:',great_circle(天安门, 大连).kilometer

之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F1,mAP.ROC曲线) . 一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0,