參考連線：
余弦相似度
torch.nn.cosinesimilarity(dim=1, eps=1e-08)
cosinesimilarity
引數dim - 要計算余弦相似性的維度，預設為1
eps - 避免除零的最小值。預設為1e-8
形狀輸入x1：(*1, d, *2)，其中d位於dim位置上
輸入x2：(*1, d, *2)，和輸入1的形狀一致
輸出：(*1, *2)
torch.nn.pairwisedistance(p=2.0, eps=1e-06, keepdim=false)
pairwisedistance
使用p-範數計算向量 [公式] 和 [公式] 之間的批內成對距離
p-範數：
引數：p - 範數的度，預設為2-範數
eps - 防止除零的最小值，預設為1e-6
keepdim - 決定結果是否保持和輸入相同的維度，預設為false
形狀輸入1： (n, d)
輸入2： (n, d)，和輸入1的形狀一致
輸出：（n），但如果keepdim=true，那麼輸出尺寸為(n, 1)
余弦相似度
余弦距離 歐氏距離和傑卡德相似性度量的對比分析 1 余弦距離 余弦距離，也稱為余弦相似度，是用向量空間中兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異的大小的度量。向量，是多維空間中有方向的線段，如果兩個向量的方向一致，即夾角接近零，那麼這兩個向量就相近。而要確定兩個向量方向是否一致，這就要用到餘弦定理...
余弦相似度
基於餘弦定理計算相似度的應用很多，比如推薦系統中的協同過濾，計算文字的相似性等等。它用計算兩者空間向量的夾角來表示兩者的相似性。先看一下餘弦定理的公式 wu v u ivi u2i v 2i 上訴公式表示uv兩者的相似度，ui表示u在i緯度的數值。在使用者行為資料 使用者只有操作和未操作兩種狀態，也...
余弦相似度
余弦距離，也稱為余弦相似度，是用向量空間中兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異的大小的度量。相比距離度量，余弦相似度更加注重兩個向量在方向上的差異，而非距離或長度上。公式如下 python實現如下 import numpy as np from scipy.spatial.distance i...