#定义几种距离计算函数 #更高效的方式为把得分向量化之后使用scipy中定义的distance方法 from math import sqrt def euclidean_dis(rating1, rating2): #欧式距离计算 """计算2个打分序列间的欧式距离. 输入的rating1和rating2都是打分dict 格式为{'小时代4': 1.0, '疯狂动物城': 5.0}""" distance = 0 commonRatings =

参考:python文本相似度计算 原始语料格式:一个文件,一篇文章. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import jieba from gensim import corpora,models,similarities import codecs def cut_words(file): with open(file, 'r',encoding="utf-8") as f: text = f.read() words = j

环境 Anaconda3 Python 3.6, Window 64bit 目的 利用 jieba 进行分词,关键词提取 利用gensim下面的corpora,models,similarities 进行语料库建立,模型tfidf算法,稀疏矩阵相似度分析 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import jieba from gensim import corpora, models, similarities from collections import defaultdi

#计算相似度 #欧式距离 # npvec1, npvec2 = np.array(det_a), np.array(det_b) # similirity=math.sqrt(((npvec1 - npvec2) ** 2).sum()) # print('similirity:',similirity) #余弦相似度 # def cos_sim(vector_a, vector_b): # """ # 计算两个向量之间的余弦相似度 # :param vector_a: 向量

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)和b(x21,x22,-,x2n),可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度. 即:       

今天,来时大概复习了上一天讲过的一些计算机基础和简单数据类型和if语句,第二天就来了循环,还是个while的死循环,突然想到还是电脑好,不管循环多少次,只要电脑不崩溃,就能一直精准的算下去,这就和人不一样了,不管同样的事做过多少次也是又概率出错的,时间的长短就决定概率的大小了,while的基本类型就是后面加个正确的条件就行了,如果条件一直正确并成立,则就一直循环下去,在循环内能运行的东东就多了,可以不停的加啊什么的,想要停的只要在一定条件下加个break就可以了,还讲了一个硬货就是字符串格式化,

解方程参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24893371 缺点太慢,最后还是自己算了 距离公式参考:https://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html 总结的很好

def pil_image_similarity(filepath1, filepath2): from PIL import Image from functools import reduce import math import operator image1 = Image.open(filepath1) image2 = Image.open(filepath2) h1 = image1.histogram() h2 = image2.histogram() rms = math.sq

新的一天,依旧是内容补充,补充了数学没有的运算符,in和not in,就是判断in前面的东西是不是在后面的数据中,然后新课讲了平常最常用的字符串的方法,引号的里面全部都是字符串,在其中就会又如何判断这个字符串能不能转换成整型,之后还讲了输入的字符串能不能变换大小写之类的,顿时解开了为什么在输入验证码的时候大小写都可以,还有在字符串里万一不小心输入了一些空格键,一般来说是看不出来的,所以这个功能就比较厉害了,可以清除空格,避免申请输入的时候出错时一脸懵逼,还有替换功能,可以把原来字符串里的一些东西

Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发

Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发

KNN分类算法(先验数据中就有类别之分,未知的数据会被归类为之前类别中的某一类!) 1.KNN介绍 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法. 机器学习,算法本身不是最难的,最难的是: 1.数学建模:把业务中的特性抽象成向量的过程: 2.选取适合模型的数据样本. 这两个事都不是简单的事.算法反而是比较简单的事. 本质上,KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度. 2.算法图示 ◊ 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录,然后根据多数类来决定新数据类

#coding: UTF-8 import pearson_distance from pearson_distance import pearson_distance from math import sqrt import random def print_matchs(matchs) : for i in range(len(matchs)) : print i , '---->', for item in matchs[i] : print item, print print '-'*2

1.Python是一种解释性语言,大部分代码要比编译型语言(如C++,java等)运行要慢点多.2.对于高并发,多线程的应用程序而言,Python并不是理想语言,python有全局解释器锁(Global Interpreter Lock, GIL),放置解释器同时执行多条Python字节码指令的机制.并不是说Python不能执行真正的多线程并行代码,只不过这些代码不能在单个Python进程中执行而已.比如说,Cython项目可以集成OpenMP(一个用于并行计算的C框架)以实现并行处理循环进而大

Mahout推荐系统中有许多相似度实现,这些组件实现了计算不能User之间或Item之间的相似度.对于数据量以及数据类型不同的数据源,需要不同的相似度计算方法来提高推荐性能,在mahout提供了大量用于计算相似度的组件,这些组件分别实现了不同的相似度计算方. User 相似度: Item 相似度: 皮尔森相关度 类名:PearsonCorrelationSimilarity 原理:用来反映两个变量线性相关程度的统计量 范围:[-1,1],绝对值越大,说明相关性越强,负相关对于推荐的意义小. 说明

前端和框架 1.谈谈你对http协议的认识 浏览器本质,socket客户端遵循Http协议 HTTP协议本质:通过\r\n分割的规范,请求响应之后断开链接 ==> 短连接.无状态 具体: Http协议是建立在tcp/ip之上的,是一种规范,它规范定了发送的数据的数据格式, 然而这个数据格式是通过\r\n进行分割的,请求头与请求体也是通过2个\r\n分割的,响应的时候, 响应头与响应体也是通过\r\n分割,并且还规定已请求已响应就会断开链接,即-->短连接.无状态 2.谈谈你对websocket

第一部分 Python基础篇 1:为什么学习Python 家里有在这个IT圈子里面,也想让我接触这个圈子,然后给我建议学的Python, 然后自己通过百度和向有学过Python的同学了解了Python,Python这门语言,入门比较简单, 它简单易学,生态圈比较强大,涉及的地方比较多,特别是在人工智能,和数据分析这方面.在未来我觉得是往自动化, 人工智能这方面发展的,所以学习了Python 2:通过什么途径学习Python 刚开始接触Python的时候,到网上里面跟着视频学基础,再后来网上到看技

一.coding 1.选择一个Python解释器 通过命令选项板(⇧⌘P),键入Python:Select Interpreter命令,然后选择一个解释器. 成功后左下角出现: 2.运行代码 二.重构 1.提取变量 / 方法 2.整理和排序 imports 三.linting 通过命令选项板(⇧⌘P),键入Python:Enable Linting命令来打开或关闭linting(默认为Pylint) 四.整合 jupyter 备注:jupyter 与 vscode 整合的并不好,最致命的问题是:

在这篇文章中: Python基础篇 1:为什么学习Python 2:通过什么途径学习Python 3:谈谈对Python和其他语言的区别 Python的优势: 4:简述解释型和编译型编程语言 5:Python的解释器种类以及相关特点? 6:位和字节的关系 7:b.B.KB.MB.GB的关系 8:PE8规范 9:通过代码实现如下转换(进制之间转换) 10:请编写一个函数实现将IP地址转换成一个整数 11.python递归的最大层数?998 12:求结果(and or or) 运算符 13 :asc

对于我这种习惯了 Java 这种编译型语言,在使用 Python 这种动态语言的时候,发现错误经常只能在执行的时候发现,总感觉有点不放心. 而且有一些错误由于隐藏的比较深,只有特定逻辑才会触发,往往导致需要花很多时间才能将语法错误慢慢排查出来.其实有一些错误是很明显的,假如能在写程序的时候发现这些错误,就能提高工作效率. 这时候 Python 静态语法检查工具就出现了. pep8/pycodestyle   PEP(Python Enhancement Proposal)的缩写,翻译过来就是 P

目录 Python基础篇 1:为什么学习Python 2:通过什么途径学习Python 3:谈谈对Python和其他语言的区别 Python的优势: 4:简述解释型和编译型编程语言 5:Python的解释器种类以及相关特点? 6:位和字节的关系 7:b.B.KB.MB.GB的关系 8:PE8规范 9:通过代码实现如下转换(进制之间转换) 10:请编写一个函数实现将IP地址转换成一个整数 11.python递归的最大层数?998 12:求结果(and or or) 运算符 13 :ascii.un