闵可专题
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
欧氏距离，曼哈顿距离，夹角余弦距离，切比雪夫距离，汉明距离，闵可夫斯基距离，马氏距离
目录 1.欧式距离EuclideanDistance 2. 曼哈顿距离(ManhattanDistance) 3. 夹角余弦 4.汉明距离(Hamming Distance) 1.欧式距离EuclideanDistance 欧式距离：也称欧几里得距离，在一个N维度的空间里，求两个点的距离，这个距离肯定是一个大于等于零的数字，那么这个距离需要用两个点在各自维度上的坐标
闵可夫斯基和学习笔记+洛谷4557 JSOI2018游戏 （闵可夫斯基和+凸包）
自闭了一上午。 sro Creed orz sro suncongbo orz 真的无敌 首先，在做这个题之前，先来介绍闵可夫斯基和的相关知识， m i n k o w s k i s u m minkowski\ sum minkowski sum是两个欧几里得空间的点集的和。 假设我们定义两个点集 A A A和 B B B的闵可夫斯基和表示为点集 C ( a + b ∣ a ∈ A , b