Technology sharing

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Similitudo notitiarum exploratio: plena analysis similitudinis methodi calculi in sklearn

In mundo notitiarum scientiarum et discendi apparatus, similitudines computandi inter puncta data munus fundamentale et criticum est. Similitudo calculi nos adiuvare potest ad exemplaria in notitia cognoscenda, ad faciendam analysin racemum, consiliarium systematis designandi, etc. scikit-disc (sklearn for short), sicut apparatus popularis bibliothecae discendae in Pythone, varios modos praebet ad similitudinem notitiarum computandi. Hic articulus singillatim adhibebit modum ad similitudinem calculi in sklearn adhibitam et exempla practica codicis praebebit.

1. Momentum similitudinis calculi

Similitudo calculi magnas applicationes habet in sequentibus campis:

• Botrus analysis: Botrus similes puncta data in unum.
• Commendatur ratio: Suadeo similia argumenta in usoris optionibus historicis.
• alius deprehensio: COGNOSCO manor, qui non sunt similes plerisque punctis notitiis.
• Imago Lepidium sativum: Identify image content by comparans feature vectors.

2. Similitudo methodi calculi in sklearn

sklearn varia instrumenta et algorithm ad similitudinem calculi praebet.

2.1 Cosme similitudinis

Similitudo cosina aestimat similitudinem inter duos vectores, angulum inter eos dimetiendo.

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设X是数据集
cosine_sim = cosine_similarity(X)
1
2
3
4

2.2 Euclidea procul

Distantia Euclidea est mensura intuitiva distantiae mensurae, distantiam rectam computans inter duo puncta.

from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances

# 假设X是数据集
distances = euclidean_distances(X)
# 计算相似度，通常使用1减去距离
similarity = 1 / (1 + distances)
1
2
3
4
5
6

2.3 Art procul

Spatium Manhattan (etiam urbis spatium obstructionum appellatum) summam axi absoluti distantiarum duorum punctorum in regula coordinata mensurat.

from sklearn_extra.metrics import manhattan_distances

# 假设X是数据集
manhattan_dist = manhattan_distances(X)
# 转换为相似度
similarity = 1 / (1 + manhattan_dist)
1
2
3
4
5
6

2.4 Jaccard similitudo coefficientis

Similitudo coefficientis Jaccard maxime adhibita est ut metiretur similitudinem duorum finium, cum valore inter 0 et 1 .

from sklearn.metrics import jaccard_score

# 假设X和Y是两个数据集
jaccard_sim = jaccard_score(X, Y, average='micro')
1
2
3
4

2.5 Pearson correlatio coefficientis

Correlatio Pearson coefficiens adhibetur ad metiendam proportionem inter binas notitias lineas.

from sklearn.metrics.pairwise import pearsonr

# 假设X和Y是两个数据集
correlation, _ = pearsonr(X[:, 0], Y[:, 0])
1
2
3
4

3. Application exempla similitudinis calculi

Puta necesse est nos commendare fructus qui similes usoribus similes in moribus historicis utentis fundatur:

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设user_behavior是一个DataFrame，记录了用户对商品的评分
user_behavior = ...

# 计算用户之间的相似度
user_similarity = cosine_similarity(user_behavior)

# 推荐系统可以根据相似度来推荐商品
# 例如，找出与目标用户相似度最高的用户喜欢的其他商品
similar_users = user_similarity[目标用户索引].argsort()[::-1]
recommended_products = 商品列表[similar_users[1]]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

4 conclusio

Similitudo calculi est fundamentalis technologiarum in analysi et machina discendi, et sklearn varias methodos ad hoc opus faciendum praebet. Per hunc articulum, de dissimilitudine calculi in sklearn methodis didicimus et exempla practica codicis praebemus.

Propositum huius articuli lectores adiuvat ut melius intelligat similitudinem calculi et modos exsequendi technicas illas in sklearn comprehendere. Optandum est ut lectores intellectum similitudinis calculi per hunc articulum emendare possint et has artes in actualibus inceptis efficaciter applicare. Cum summa notitiarum crescere pergit, similitudo calculi in provincia notitiarum scientiarum primas partes agere perget.