对明可夫斯基距离没感觉,感觉这么凑巧?
来源:4-5 超参数
神经旷野舞者
2018-02-02
感觉很凑巧的样子,类似归纳法,就得出距离的定义了?
距离是一种度量,不是应该放到metrics模块里吗?这是算法本身的,不是度量效果性能的,应该和metrics无关了。
老师有没有这方面关于距离的文章推荐的?想多了解下
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1回答
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我个人确实没有见过太好的系统介绍“距离”的文章。都是很零散的。而且很多比较高级的关于“距离”的探讨,本质其实是对“相似性”的探讨,这类内容都在统计学里。可以顺着这类文章中的关键字自己搜索相关文章:http://www.cnblogs.com/daniel-D/p/3244718.html
非常赞!距离本身就是一种度量,在scikit-learn中就是封装在metric中的。这里我们谈的距离是是两个样本点之间的距离,被封装在sklearn.metrics.pairwise这样的一个子模块中,这个子模块的内容可以参见这里:http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.metrics.pairwise
另外,scipy中定义了更多距离度量的函数,文档可以见这里:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/spatial.distance.html
在kNN中,metric只是一个参数,由用户指定距离的计算方法。在kNN内部根据用户指定的距离计算方法,调用想应metrics模块儿中的函数。
022018-02-03
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