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给定两个特征向量，以下哪些方法可以计算这两个向量相似度？（）

[不定项选择题]

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P-ShineBeam

熵是用来度量不纯度的

发表于 2019-08-27 21:29:27 回复(0)

offer你来了

普通信息熵不行，要是相对熵就可以

发表于 2020-07-29 22:49:55 回复(3)

自信的秋田犬

以上的距离度量方法度量的皆为两个样本（向量）之间的距离，而信息熵描述的是整个系统内部样本之间的一个距离，或者称之为系统内样本分布的集中程度（一致程度）、分散程度、混乱程度（不一致程度）。系统内样本分布越分散(或者说分布越平均)，信息熵就越大。分布越有序（或者说分布越集中），信息熵就越小。

发表于 2023-10-13 14:20:13 回复(0)

木木木木木达

熵是用来检验不纯度的

发表于 2021-12-29 21:57:36 回复(0)

牛客632248939号

B 夹角余弦。cos

SVM 中， cosine函数也可以用来当作核函数计算相似度 k() = similarity(样本，地标)，虽然一般是用高斯函数来做核函数的。

其他常见核函数：多项式核函数，字符串核函数（用于文本数据），卡方核函数，直方图交叉函数。。。

发表于 2019-12-10 08:35:04 回复(0)

许愿建行拿到offer

熵是用来度量不纯度的

发表于 2019-11-28 22:06:58 回复(0)

勇敢的修勾刷了100道题

欧式距离，曼哈顿距离，信息熵和夹脚余弦可以计算两个特征向量的相似度

发表于 2023-06-08 13:28:11 回复(0)

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小米集团算法工程师机器学习组合数学 2019

来自：小米2019秋招算法笔...

上传者：小小

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