余弦专题
【python 走进NLP】句子相似度计算--余弦相似度
余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中，如最常见的二维空间。 github 参考链接：https://github.com/ZhanPwBibiBibi/CHlikelihood # -*- coding: utf-8 -*-import jiebaimport numpy as npimpor
MATLAB分析图像的离散余弦变换（DCT）
1. MATLAB的介绍以及所需函数的说明： 1.1 MATLAB MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks 公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设
NLP-生成模型-2017-Transformer（一）：Encoder-Decoder模型【非序列化；并行计算】【O(n²·d)，n为序列长度，d为维度】【用正余弦函数进行“绝对位置函数式编码”】
《原始论文：Attention Is All You Need》 一、Transformer 概述 在2017年《Attention Is All You Need》论文里第一次提出Transformer之前，常用的序列模型都是基于卷积神经网络或者循环神经网络，表现最好的模型也是基于encoder- decoder框架的基础加上attention机制。 2018年10月，Google发出一篇
NLP-文本匹配-2013：DSSM【首次提出将深度学习应用到文本匹配，每个文本对象均由５层的神经网络进行向量化表示，最后通过向量间的余弦值来衡量文本对象的相似度】【釆用词袋模型，丢失单词顺序关系】
深度语义结构模型（DSSM）首次提出了将深度学习应用到文本匹配方法中，该模型通过建模用户查询和文档的匹配度，同传统文本匹配模型相比获得了显著的提升。在深度语义结构模型中，每个文本对象均由５层的神经网络进行向量化表示，最后通过向量间的余弦值来衡量文本对象的相似度 DSSM模型由宁完全采用全连接神经网络构建，以至于参数较多，不利于模型参数的学习与优化，并且DSSM模型在获取词（片段）嵌入时釆用了词袋
常用的相似度计算方法----欧式距离、曼哈顿距离、马氏距离、余弦、汉明距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、马氏距离
在深度学习以及图像搜索中，经常要对特征值进行比对，得到特征的相似度，常见的特征值比对方法有汉明距离、余弦距离、欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、马氏距离等，下面对各种比对方法分别进行介绍。 目录 1汉明距离 2余弦相似度 3欧式距离 4曼哈顿距离 5切比雪夫距离 6闵可夫斯基距离 7马氏距离 1汉明距离 汉明距离/Hamming Distance也能用来计算两
数学基础之曼哈顿距离，欧式距离，余弦距离
曼哈顿距离，欧式距离，余弦距离 1.曼哈顿距离 曼哈顿距离又称马氏距离（Manhattan distance），还见到过更加形象的，叫出租车距离的。具见上图黄线，应该就能明白。 计算距离最简单的方法是曼哈顿距离。假设，先考虑二维情况，只有两个乐队 x 和 y，用户A的评价为(x1,y1)，用户B的评价为(x2,y2)，那么，它们之间的曼哈顿距离为 2.欧式距离 欧式距离
Mahout基于余弦相似度的评估
/** 这段程序对于基于余弦相似度的评估* */package byuser;import java.io.File;import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException;import org.apache.mahout.cf.taste.eval.RecommenderBuilder;import org.apache.mahout
基于二进制正余弦算法的背包问题求解- 附代码
基于二进制正余弦算法的背包问题求解- 附代码 文章目录 基于二进制正余弦算法的背包问题求解- 附代码1.二进制正余弦算法2.背包问题3.实验结果4.参考文献5.Matlab 摘要：本文主要介绍二进制正余弦算法，并用其对背包问题进行求解。 1.二进制正余弦算法 正余弦优化算法是一种随机优化算法，具有高度的灵活性，原理简单，易于实现，可以方便地应用于不同领域的优化问题。正余弦
【数据挖掘】机器学习中相似性度量方法-余弦相似度
写在前面： 首先感谢兄弟们的订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。 路虽远，行则将至；事虽难，做则必成。只要有愚公移山的志气、滴水穿石的毅力，脚踏实地，埋头苦干，积跬步以至千里，就一定能够把宏伟目标变为美好现实。 “相似性度量（similarity measurement）”系列文章：、 【数据挖掘】机器学习中
趣味图形之 余弦函数cos与直线相交(另一种相交)
高中的时候做的，前两天看了看，挺好玩的。 只想说，当初的代码风格，，，，咳咳，算不上风骚！ #include <math.h>#include <stdio.h>int main (void){double y;int m, n, x;for (y = 1; y >= -1; y -= 0.1){m = acos(y) * 10;n = 45 * (y - 1) +
趣味图形之 余弦函数cos与直线相交
高中的时候做的，前两天看了看，挺好玩的。 只想说，当初的代码风格，，，，咳咳，算不上风骚！ #include <stdio.h>#include<math.h>int main ( void ){double y;int yy, m, n, x;for ( yy = 0; yy <= 20; yy++ ){y = 0.1 * yy;m = acos( 1 - y )
Cesium中的相机—方向余弦阵
前面在讨论两个不同坐标系之间的转换时都是通过欧拉旋转或者四元素来定义的。今天直接给出方向余弦阵的定义和用途。 方向余弦的定义 方向余弦是指在解析几何里，一个向量的三个方向余弦分别是这向量与三个坐标轴之间的角度的余弦。 如下图中，矢量A与坐标系三个轴 i , j , k i,j,k i,j,k的夹角为 α , β , γ \alpha,\beta,\gamma α,β,γ,则矢量A的方向余弦就是
TF-IDF结合余弦相似性 判断文章相似性
摘自：阮一峰的网络日志(http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html) 为了找出相似的文章，需要用到"余弦相似性"（cosine similiarity）。下面，我举一个例子来说明，什么是"余弦相似性"。 为了简单起见，我们先从句子着手。 句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影。 句子B：我不喜欢看
手写kNN算法的实现-用余弦相似度来度量距离
设a为预测点，b为其中一个样本点，在向量空间里，它们的形成的夹角为θ，那么θ越小（cosθ的值越接近1），就说明a点越接近b点。所以我们可以通过考察余弦相似度来预测a点的类型。 from collections import Counterimport numpy as npclass MyKnn:def __init__(self,neighbors):self.k = neighb
两篇文章相似度：TF-IDF与余弦相似性的应用
TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 作者： 阮一峰 日期： 2013年3月15日 这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才能正确做到？ 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信
jpeg压缩算法学习（1）——离散余弦变换
离散余弦变换是jpeg压缩算法的关键步骤 思想 离散余弦变换的基本原理是：每一组离散的数据都可以由一组不同频率的余弦波来表示。 应用于图片上就是：将像素值转换为不同频率的余弦函数的系数（权重） 像素值——>权重 一维离散余弦变换 以下是一维离散余弦变换的公式 我们先来解释这个公式中的每一项 Xk：表示我们希望求得的权重系数，k表示不同余弦波的频率，假设k从0~7，那么我们将求得
TF-IDF与余弦相似性的应用（二）：找出相似文章（转）
作者： 阮一峰 日期： 2013年3月21日 上一次，我用TF-IDF算法自动提取关键词。 今天，我们再来研究另一个相关的问题。有些时候，除了找到关键词，我们还希望找到与原文章相似的其他文章。比如，"Google新闻"在主新闻下方，还提供多条相似的新闻。 为了找出相似的文章，需要用到"余弦相似性"（cosine similiarity）。下面，我举一个例子来说明，什么是"余弦相似性"。
TF-IDF、向量空间模型和余弦相关度
一、TF-IDF TF-IDF是信息检索和数据挖掘中常用的一种加权技术。它是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。 TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。 TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频
【论文复现|智能算法改进】融合正余弦策略的算术优化算法
目录 1.算法原理2.改进策略3.结果展示4.参考文献 1.算法原理 【智能算法】算术优化算法（AOA）原理及实现 2.改进策略 基于适应度的自适应 MOA 策略 正弦余弦策略 3.结果展示 4.参考文献 [1] 黄学雨,罗华.融合正余弦策略的算术优化算法[J].计算机工程与科学,2023,45(07):1320-1330.
【滤波器】基于matlab平方根升余弦滤波器【含Matlab源码 994期】
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【滤波器】基于matlab升余弦滤波器【含Matlab源码 993期】
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【优化算法】正弦余弦算法（SCA）【含Matlab源码 1308期】
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【书法字识别】基于matlab余弦形状相似度书法字识别【含Matlab源码 1356期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
距离度量方法——余弦相似度、汉明距离、马氏距离、编辑距离
目录 一、 余弦相似度（Cosine Similarity） 1、简介 2、代码实现 二、汉明距离（Hamming Distance） 1、简介 2、代码实现 三、马氏距离（Mahalanobis Distance） 1、简介 2、代码实现 四、编辑距离（Levenshtein Distance） 1、简介 2、代码实现 一、 余弦相似度（Cosine Similar
Vit模型初始化参数。余弦退火（Cosine Annealing）。模型训练。VisualDL。模型测试。
目录 Vit模型初始化参数。 余弦退火（Cosine Annealing）。 模型训练。 VisualDL。
PTA-10-使用函数计算余弦函数的近似值
#include <stdio.h>#include <math.h>double funcos( double e, double x );int main(){double e, x;scanf("%lf %lf", &e, &x);printf("cos(%.2f) = %.6f\n", x, funcos(e, x));return 0;}/* 你的代码将被嵌在这里 */doubl