比如”我乐了“ 与【“我怒了”,”我乐了啊” 】的Levenshtein 距离都是1,但其实两者差异还是很大的,因为像“啊”这种语气词的重要性明显不如“乐”,考虑字符(特征)权重的相似度方法有:TF-IDF、BM25、WMD算法。 四、集合距离 (Distance of Sets) Jaccard 系数 Jaccard 取值范围为0~1,0 表示两个
2. 相似度（Similarity） 余弦相似度基于向量点积，考虑向量方向而非长度。 马氏距离则考虑变量间的相关性，但可能夸大微小变化的影响。 3. 字符串距离 Levenshtein距离和汉明距离分别度量字符串编辑和字符替换的成本。 4. 集合距离 Jaccard和Dice系数用于量化集合相似度，Tversky系数是它们...
7-4 集合相似度 (25 分) 给定两个整数集合,它们的相似度定义为:Nc/Nt×100%。其中Nc是两个集合都有的不相等整数的个数,Nt是两个集合一共有的不相等整数的个数。你的任务就是计算任意一对给定集合的相似度。 输入格式: 输入第一行给出一个正整数N(≤50...
void solve(int a, int b){ int same = 0; set<int>::iterator it; for(it = ss[a].begin(); it != ss[a].end(); it++){ if(ss[b].find(*it) != ss[b].end())same++; } int sum = ss[a].size() + ss[b].size(); int cnt = sum - same; printf("%.2lf\%\n",sam...
其中的S为该样本集合的协方差矩阵: 其中的c是对于每一个维度(列)而言,用每一列中每一个值分别减去该列的均值,再进行如下计算: 便可以得到协方差矩阵,其中cov是协方差计算。 2.相似度 同样的,相似度也可以作为聚类指标。常用的就包括两类——相关系数和夹角余弦。
[algorithm]pta 7-1 集合相似度 给定两个整数集合,它们的相似度定义为:Nc/Nt×100%。其中Nc是两个集合都有的不相等整数的个数,Nt是两个集合一共有的不相等整数的个数。你的任务就是计算任意一对给定集合的相似度。输入格式:输入第一行给出一个正整数N(≤50),是集合的个数。随后N行,每...
二、相似度(Similarity) 三、字符串距离(Distance of Strings) 四、集合距离 (Distance of Sets) 五、信息论距离 (Information Theory measures) 六、时间系列、图结构的距离 七、度量学习(Metric Learning) 附、常用的度量方法汇总 一、闵氏距离(Distance)类 闵氏距离(Minkowski Distance) 对于点x=(x1,x2...xn...
而非使用模型、调用外部API或尝试访问未经授权的资源。- 抄袭检测 为防止抄袭，OpenAI会使用代码抄袭检测工具Dolos，将AI智能体提交的代码与相关Kaggle竞赛的前50个笔记本进行比较。如果任何AI智能体提交的代码相似度超过60%，就会被进一步审查。o1模型拿下7枚金牌，AI kaggle大师诞生 ...
7-9 集合相似度 解法时间复杂度 unordered_map 460ms set查找 230ms set的交集函数 120ms 解法一 这题最开始一直卡,也没想到打表,用了个unordered_map写,复杂度是 n^2 /2 * 2m ,也就是 n^2*m ,我还自以为这是最快的,不打表的时候直接炸裂,后来打表好了。
举例,假设两个集合A: (1,2),B(1,3),交集元数是1,数量共1个,并集元素为1、2、3,共3个,则杰卡德相似度为1/3 = 0.33 杰卡德距离(Jaccard distance)用于度量数据集之间的不相似性,它是通过从1中减去杰卡德相似系数得到的。完全相似是距离为0,不完全相似时,距离是1。