Ev Kişisel Finans Makine Öğrenimi İçin Vektörler arasındaki benzerliği ölçme - mankenler

Makine Öğrenimi İçin Vektörler arasındaki benzerliği ölçme - mankenler

İçindekiler:

Video: 11. Introduction to Machine Learning 2025

Video: 11. Introduction to Machine Learning 2025
Anonim

Her birini bir vektör olarak düşündüğünüz hesaplamaları kullanarak verilerinizdeki örnekleri kolayca karşılaştırabilirsiniz. Aşağıdaki bilgiler, öğrenme amaçları için vektörler arasındaki mesafenin hesaplanması gibi görevleri yerine getirmek için vektörler arasındaki benzerliğin nasıl ölçüleceğini açıklamaktadır.

Benzerliği anlama

Vektörel bir formda, örneklerdeki her değişkeni bir koordinat dizisi olarak görebilirsiniz; her biri farklı bir alan boyutundaki bir konumu işaret etmektedir. Bir vektör iki öğeye sahipse, yani yalnızca iki değişkene sahipse, onunla çalışmak, sadece bir öğenin konumunu, Doğu-Batı ekseni üzerindeki konum için ilk numarayı ve diğerini Kuzey- Güney ekseni.

Değerlerin örnekleri bir grafik üzerinde puan olarak çizilir.

Örneğin, parantezler arasındaki sayılar (1, 2) (3, 2) ve (3, 3) tüm puan örnekleri. Her örnek, x'in (yatay eksen) ve i'nin y (dikey eksende) için listenin ilk değerini kullanarak bir haritada kolaylıkla bulunup basılabilen sıralı bir değer listesi (bir takım olarak adlandırılır) 'dir. Sonuç dağınıklıktır.

Matris formundaki veri setiniz birçok sayısal özelliğe sahipse (sütunlar), ideal olarak sayıların veri alanı boyutlarını temsil eden satırlar (örnekler) her birini temsil eder matematiksel olarak bir vektör olan nokta. Vektörünüz ikiden fazla öğeye sahip olduğunda, görselleştirme zahmetli hale gelir; ünkü üçüncü boyutların temsil edilmesi kolay değildir (sonuçta üç boyutlu bir dünyada yaşarız).

Ancak, diğer boyutlar için boyut, şekil veya renk kullanarak gibi daha uygun boyutlarda boyutlar taşımaya çalışabilirsiniz. Açıkçası, bu kolay bir iş değildir ve genellikle sonuç sezgisel olmaktan uzaktır. Bununla birlikte, iki ile ik boyutları göz önüne alırken birçok grafiği sistematik olarak basarak, veri alanınızdaki noktaların nerede olacağı fikrini kavrayabilirsiniz. Bu tür arazilere dağılım çizgisi matrisleri denir.

Çok boyutluluk bakımından endişelenmeyin. Öğrendiğiniz kuralları iki veya üç boyutta birden çok boyuta genişletiyorsunuz, bu nedenle bir kural iki boyutlu bir alanda çalışıyorsa, birden çok alanda da çalışır. Dolayısıyla, tüm örnekler ilk önce iki boyutlu örneklere değinmektedir.

Öğrenme mesafelerinin hesaplanması

Bir algoritma, mesafe ölçümlerini kullanan sayıların vektörleri kullanarak öğrenebilir. Genellikle vektörleriniz tarafından ifade edilen alan, uzaklıkları belirli belirli koşullara uyan mesafeli bir metrik boyutudur:

  • Negatif mesafeler yok ve yalnızca başlangıç ​​noktası ve bitiş noktası çakıştığında mesafeniz sıfır (" negatif olmayan" olarak adlandırılır)).
  • Mesafe, bir noktadan diğerine (ve bunun tersi de geçerlidir) (simetri olarak adlandırılır).
  • Bir başlangıç ​​noktası ile sonuncu arasındaki mesafe, başlangıçtan üçüncü bir noktaya ve oradan da son bir mesafeye (üçgen eşitsizliği olarak adlandırılan) kadar olan mesafeden her zaman daha büyük veya daha kötüdür, - yani kısayollar yok demektir). Metrik alanı ölçen uzaklıklar Öklid mesafesi, Manhattan mesafesi ve Chebyshev mesafesidir. Bunlar, sayısal vektörlere uygulanabilen tüm mesafelerdir.

Öklid uzaklığı

En yaygın olanı, iki vektörün l2 normu olarak da tanımlanan Öklid mesafesidir (ll, l2 ve linfinity normlarının bu tartışmasını okuyun). bir iki boyutlu bir düzlemde, bir Öklid mesafe iki noktayı birleştiren düz bir çizgi olarak refigures ve iki vektörün elemanları arasındaki karesi fark toplamının kare kökü olarak hesaplayın. Önceki çizimde, noktalar (1, 2) ve (3, 3) arasındaki Öklid uzaklığı, R'de sqrt ((1-3) ^ 2 + (2-3) ^ 2) olarak hesaplanabilir; yaklaşık 2 236. mesafesi

Manhattan mesafe

faydalı başka bir ölçüsü (aynı zamanda iki vektörün l1 norm olarak tarif edilmiştir) Manhattan mesafedir. Manhattan mesafesini, vektörlerin elemanları arasındaki farkın mutlak değerini toplayarak hesaplarsınız. Euclidean mesafesi en kısa rota işaret ediyorsa, Manhattan uzaklığı, bir şehirde hareket eden bir taksi yönüne benzeyen en uzun rotayı işaretler. Örneğin, (1, 2) ve (3, 3) noktaları arasındaki Manhattan mesafesi abs (1-3) ve abs (2-3) arasındadır. (Bu mesafe, taksici veya şehir blok mesafesi olarak da bilinir.)

), 3.

Chebyshev mesafe

Chebyshev mesafe veya en metrik ile sonuçlanan vektörlerin elemanları arasında mutlak farkın maksimum alır. Bir kral depo lojistik, satranç oyununda hamle ya da nasıl temsil edebilir bir mesafe ölçüsüdür, üstten vinçle gerekli işlemler bir yerden bir yere bir sandık taşımak için.

Makine öğrenmede, Chebyshev mesafesi, göz önüne alınması gereken birçok boyuta sahip olduğunuzda ve çoğu ilgisiz veya gereksiz olduğunda (Chebyshev'de, mutlak farkları en büyük olanı seçerseniz) yararlı olabilir. Yukarıda kullanılan örnekte, mesafe sadece 2, (1-3) ile abs (2-3) arasındaki maksimum.

Makine Öğrenimi İçin Vektörler arasındaki benzerliği ölçme - mankenler

Editörün Seçimi

Doktor Asistan Sınavı: Skleroderma - mankenler

Doktor Asistan Sınavı: Skleroderma - mankenler

Skleroderma, aynı zamanda ilerleyici sistemik skleroz (PSS) olarak da bilinir, otoimmün bir hastalıktır bağ dokularını etkiler, Doktor Asistan Sınavında (PANCE) kapsanacaktır. Akciğerler ve böbrekler de dahil olmak üzere çeşitli organlar da etkilenebilir, ancak cilt ağırlıklı olarak dahil edilir. Kolajen oluşması nedeniyle cilt aslında sıkılaşır. Skleroderma neden olabilir ...

Doktor Asistan Sınavı: Deri veya Saç Dökülmesi Tıbbi Durumlar - Hayvan Maskesi

Doktor Asistan Sınavı: Deri veya Saç Dökülmesi Tıbbi Durumlar - Hayvan Maskesi

Doktor Asistanlığı Sınavı için (PANCE) için, çok ciddi ve potansiyel olarak hayatı tehdit eden bazı maddeleri gözden geçirmeniz gerekecektir: dış tabakayı kaybedebileceğiniz cilt koşulları, derinin epidermisi. Dökülme hastalıkları, yanıklar ve çok fatal olmayan bir cilt rahatsızlığı, alopesi gözden geçirdiğinizden emin olun. Desquamating diseases Desquamation, Despamating diseases Dizinin kaybolması ya da dökülmesidir ...

Hekim Yardımcısı Sınav: Kişilik Bozuklukları - mankenleri

Hekim Yardımcısı Sınav: Kişilik Bozuklukları - mankenleri

Hekim Yardımcısı Sınav (Pance) tanıdık olmasını bekliyoruz olacak kişilik bozukluklarıyla birlikte. Bir kişilik bozukluğunun izlerinden biri, toplumsal normlardan çok farklı olan davranışlar veya düşünce süreçleridir. Kişi hayatta değil. Buna ek olarak, kişi davranışları uygunsuz görmemektedir. Nasıl teşhis ve ...

Editörün Seçimi

Neden Çevrimiçi Topluluk Yarışmasını Yavaş ve Kararlı Kazanır - canavarlar

Neden Çevrimiçi Topluluk Yarışmasını Yavaş ve Kararlı Kazanır - canavarlar

Çevrimiçi topluluklar belirlenmemiştir - Bu ve unutun, işler. En iyi senaryo, istikrarlı, organik büyüme sağlamak olsa da, gerçek şu ki, bir gecede olmaz. İlk bakışta hayal kırıklığına uğrayabilirsiniz, çünkü aynı anda yalnızca birkaç üyeniz var ve işvereniniz topluluğunuzun yeterince hızlı büyüdüğünü düşünmüyor olabilir, ancak gerçek şu ki ...

Blog Sitenizin Fontları Nerede Bulacaksınız - AYRINTILILAR

Blog Sitenizin Fontları Nerede Bulacaksınız - AYRINTILILAR

Web'de pek çok yeri bulmaya çalışıyor yazı tipleri, en iyi siteleri bulmak zor olabilir. Google Web Fontları'na ek olarak, aşağıdaki listeler, ücretsiz ya da ücret karşılığında yazı tiplerini aramak için en sevdiğim yerlerden bazılarına işaret ediyor. Yazı tipi bulma macerasına devam ederken, tanıdık olmanız gerekir ...

Editörün Seçimi

Photoshop CS6'daki Yeni Bulanıklaştırma Galerisi ile Nasıl Çalışılır - mankenler

Photoshop CS6'daki Yeni Bulanıklaştırma Galerisi ile Nasıl Çalışılır - mankenler

Photoshop CS6'daki üç yeni Blur filtresinden, seçeneklerinizi içeren Blur Tools ve Blur Effects gibi ilgili kontrol panellerine de erişeceksiniz. Her üç filtre de özel efektler oluşturmanızı sağlar. Alan Bulanıklığı: Resminiz üzerinde genel bir bulanıklık oluşturur. Ek kontrol noktaları veya pimler ekleyerek ...

Photoshop CS6'daki Özellikler Paneli ile Çalışma - mankenler

Photoshop CS6'daki Özellikler Paneli ile Çalışma - mankenler

Adobe, kısa ömürlü , şimdi Maskeler ve Ayarlar panellerinin özelliklerini içeren Özellikler paneli lehine Photoshop CS6'daki Bağımsız Maskeler panelinde. Ancak endişelenmeyin. Daha önce Maskeler paneli tarafından sağlanan özelliklerin hiçbiri kayboldu. Yeni Özellikler paneli, katmanını eklemenize, düzenlemenize ve yönetmenize olanak tanır ...

Photoshop CS6'da Ufuk Noktası ile Çalışma - mankenler

Photoshop CS6'da Ufuk Noktası ile Çalışma - mankenler

Photoshop CS6'daki Ufuk Noktası komutunu etkinleştirir perspektif uçaklarına sahip görüntülerde gerçekçi düzenlemeler yapmanız gerekir. Ufuk Noktası ile, resimlerinizdeki düzlemleri belirlediniz ve daha sonra çeşitli teknikler kullanarak bu düzlemler üzerinde nesneler ekleyip yok ettiniz. Düzenlenmesi gereken bir resmi açın. Yapıştırmanız gerekiyorsa ...