图的距离无符号Laplacian谱半径,柯晓霞,周波,本文分别刻画了给定匹配数的连通二部图中、同时给定独立数和悬挂点数的连通图中以及给定奇度点个数的连通图中取到最小距离无符号
2024-03-01 17:01:30 156KB 首发论文
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An Overview of Distance Metric Learning (by Liu Yang),特别经典的度量学习综述论文,英文文档。
2023-06-18 22:17:04 43KB Metric Learn 度量学习 overview
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切比雪夫距离 计算两个数组之间的。 是在向量空间上定义的度量,其中两个向量之间的距离是沿任何坐标维度的最大差异。 安装 $ npm install compute-chebyshev-distance 要在浏览器中使用,请使用 。 用法 var chebyshev = require ( 'compute-chebyshev-distance' ) ; 切比雪夫( x, y[, 存取器] ) 计算两个数组之间的。 var x = [ 2 , 4 , 5 , 3 , 8 , 2 ] , y = [ 3 , 1 , 5 , - 3 , 7 , 2 ] ; var d = chebyshev ( x , y ) ; // returns 6 对于对象arrays ,提供访问numeric的访问器function 。 var x , y , d ; x = [ [ 1 ,
2023-05-04 17:27:12 38KB JavaScript
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为了在大图中找到两点之间的最短路径,我们先通过宽度优先搜索为每个点建立距离标签索引。关键是在宽度优先搜索是进行剪枝。
2023-04-30 22:26:56 1.1MB 图数据查询 点间最短路径
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孪生LSTM网络(Siamese-LSTM) 本项目是基于孪生LSTM网络+注意力机制+曼哈顿距离(Manhattan distance)实现的句对相似度计算。 中文训练数据为蚂蚁金服句对数据,约4万组,正负样本比例1:3.6;英文训练数据来自Kaggle上的Quora句对数据,约40万组,正负样本比例1:1.7。新增一组翻译数据:使用Google Translator将Quora数据翻译成中文。 资料 参考文献 中国大陆可能无法访问《How to predict...Manhattan LSTM》一文,请直接查看本项目中附件之参考博客 其它数据 英文词向量: 英文词向量: 中文词向量: 工程参考 Original author's GitHub 一些网络设计思路 使用 训练 $ python3 train.py $ type cn for Chinese Data or en for
2023-03-17 22:42:46 40.91MB keras attention manhattan-distance siamese-lstm
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HTML5 Canvas正弦波 正弦波或正弦波是描述平滑的周期性振荡的数学曲线。 正弦波是连续波。 y(t)= Asin( 2Πf + φ ) 在哪里: 振幅(A):正弦波的振幅是它从零开始达到的最大距离。 由于正弦函数在+1到-1之间变化,因此幅度为1。 频率(f):正弦波的频率是每秒发生的完整周期的数量。 波长:波长是周期波的空间周期,该周期是波形状重复的距离。 波长和波数与速度和频率相关,如:k = 2Π / λ = 2Πf / v = ω / v 这里 使用javascript进行数据可视化 将产品的销售数据显示为多折线图(JavaScript,canavs.js) 将数据显示为单个饼图(JavaScript,canavs.js) 将数据显示为多重饼图(JavaScript,canavs.js) 将数据显示为简单条形图(JavaScript,canavs.js
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离群检测在许多应用领域中显示出越来越高的实用价值,例如入侵检测,欺诈检测,电子商务中犯罪活动的发现等。 已经开发出许多用于离群值检测的技术,包括基于分布的离群值检测算法,基于深度的离群值检测算法,基于距离的离群值检测算法,基于密度的离群值检测算法和基于聚类的离群值检测。 频谱聚类作为近年来出现的竞争性聚类算法备受关注。 但是,它不能很好地扩展到现代大型数据集。 为了部分规避此缺点,在本文中,我们提出了一种受谱聚类启发的新的异常值检测方法。 我们的算法结合了kNN的概念和频谱聚类技术,通过在特征空间中统计地使用特征值和特征向量的信息,获得异常数据作为离群值。 我们将我们的方法与基于距离的离群值检测方法和基于密度的离群值检测方法的性能进行比较。 实验结果表明,我们的算法可以有效地识别异常值。
2023-03-06 11:01:42 225KB distance-based outlier detection density-based
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SimMetrics.Net SimMetrics是一个相似性度量库,例如,从编辑距离(Levenstein等)到其他度量(Chapman等)。 地位 AppVeyor Travis codecov.io coveralls.io NuGet 支持的框架是: .NET 2.0 .NET 3.5 .NET 4.0 .NET 4.5及更高版本 .NET Standard 1.0到.NETStandard 1.6(包括便携式,Windows Phone和uap) .NET标准2.0 基于以及原始项目中的所有87个单元测试。
2023-03-03 17:20:22 6.73MB algorithms string string-metrics distance-metric
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距离估计器 使用双端读取估计两个核苷酸序列片段之间的距离
2023-01-10 08:35:10 17KB TeX
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主要介绍轨迹距离相关的算法公式即概念 适用于大数据算法工程师的学习
2023-01-04 18:24:19 10.29MB 算法 轨迹算法
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