КОСИНУСНОЕ РАССТОЯНИЕ PYTHON
Косинусное расстояние - метод измерения сходства между двумя векторами значений, часто используется в обработке естественного языка и машинном обучении.
В Python для расчета косинусного расстояния можно использовать библиотеку Scikit-Learn. Для начала, необходимо загрузить данные и преобразовать их в векторную форму, например:
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
corpus = ['This is the first document.', 'This is the second document.', 'And the third one.']
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
Теперь, чтобы вычислить косинусное расстояние между первым и вторым документами, достаточно выполнить следующий код:
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
cosine_similarity(X[0], X[1])
Это должно вернуть значение косинусного расстояния между первым и вторым документами.
Помимо Scikit-Learn, в Python также доступны другие библиотеки для вычисления косинусного расстояния, такие как SciPy и NumPy. Выбор конкретной библиотеки зависит от конкретной задачи и ее требований.
Расстояние Кульбака-Лейблера
косинусное расстояние
Расстояние Махаланобиса
Евклидово расстояние на пальцах. Как определить расстояние между двумя точками.
Семинар 3 - Косинусное расстояние и близость
Рассчитываем контекстную близость слов с помощью библиотеки Word2vec
Информатика. Вычисление расстояния Левенштейна. Центр онлайн-обучения «Фоксфорд»
Новые материалы:
- Последовательность хофштадтера python генератор
- Python шифрование rsa
- Classmethod python декоратор
- Python эмулятор android
- Нейроэволюция на python
- Python сумма трех чисел
- Функция seek осуществляет доступ к файлу python
- Правильная скобочная последовательность python
- Как вычислить число пи python
- Как найти произведение без умножения python
- Python сглаживание графика
- Игры на python
- Олимпиада по программированию python
- Python проверка на none