本文提出了一种名为离群集两步识别法（OSTI）的创新方法，通过高斯混合模型（GMM）概率聚类结合簇间马氏距离（Inter-cluster Mahalanobis distance）的卡方检验，实现了对数据中协同异常模式（即"离群集"）的精准检测。该方法在8,000组合成数据测试中平均F1值达0.92 ...

为解决高维数据集导致的分类器计算复杂度高、冗余特征干扰等问题，研究人员提出基于马氏距离（Mahalanobis distance）的特征选择方法，应用于帕金森病（PD）语音数据集。通过筛选与数据集协方差结构相关的收敛特征，将特征维度分别从22和45降至11和18，使KNN和 ...

我们常说机器学习三大件：模型、损失函数、优化算法。 模型：线性回归、逻辑回归、SVM、CNN、RNN、LSTM、Transformer等等。 损失函数：均方误差、交叉熵、对比损失。 优化算法：梯度下降、Adam、RMSProp、牛顿法等等。 其中损失函数通过衡量模型预测值和真实值 ...

文章仅用于学术分享。 本文整理了常见的距离算法和相似度（系数）算法，并比较了欧氏距离和余弦距离间的不同之处。 在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。

上图为 2018 年 4 月在杭州阿里中心听 Michael Jordan 讲座时所摄，他本人也是 distance metric learning 研究的开山鼻祖之一。当时只知大佬名气、不知大佬风范，现如今读起文章来，才觉得很幸运曾经有过的时空上的交集，希望以后能努力做好自己的研究。 在机器学习中 ...

Please explain "keep our distance, in a good way", as in: Life in quarantine for the coronavirus forces everyone to learn to keep their distance, in a good way. My comments: The seasoned English ...

/ dp[i-1][j] + 1 word1[i]不在word2[0...j]中,所以删除 dp[i][j] - min -- dp[i][j-1] + 1 insertion \ dp[i-1][j-1] + 1/0 word[i]与word[j]是否相等 ``` 上面的就不用解释了，min分别对应：删除、插入、以及替代（1/0取决 word1[i] == word2[j] ...