一、引言 在数据分析与机器学习中，“距离”是衡量样本之间相似度的核心概念。我们常见的欧氏距离（Euclidean Distance）与曼哈顿距离（Manhattan Distance），都基于坐标差值来计算样本间的空间距离。然而，它们都隐含着一个强假设——各个特征之间是相互独立的，并且在相同的度量尺
一、引言 在数据科学与机器学习的世界中，“距离”是一个极为核心的概念。无论是在聚类算法、相似度计算，还是在分类任务中，衡量两个样本之间的差异都离不开距离度量。而“Manhattan Distance（曼哈顿距离）”，便是其中最直观、最经典的一种。 曼哈顿距离（Manhattan Distance）又
一、引言 在数据分析和机器学习中，我们经常需要比较不同对象之间的相似性（similarity）。 对于数值型数据，可以使用欧氏距离（Euclidean Distance）或余弦相似度（Cosine Similarity）来衡量； 但当对象的属性仅由0和1组成时（即二元向量 Binary Vector
一、引言 在数据分析、机器学习和信息检索中，衡量“相似性”是一项基础而关键的任务。 不同的数据集、不同的特征空间，都需要一种合适的度量方式来判断对象之间的接近程度。最常见的做法是计算距离（Distance），例如欧氏距离或曼哈顿距离。然而，在许多实际场景中，我们更关心的是两个向量的方向是否一致
一、引言 在机器学习与数据挖掘中，“距离”是衡量两个对象相似度或差异性的重要指标。无论是在聚类（clustering）、最近邻搜索（nearest neighbor search）还是分类任务（classification）中，如何定义“距离”都会直接影响模型的效果。 最常见的距离度量是欧氏距离（E
一、欧式距离定义 欧氏距离（Euclidean Distance）是最常见、最直观的距离度量方法，用于衡量两个点在空间中的“直线距离”。 它可以理解为在 n 维空间中，连接两点的最短路径长度。 数学
一、Safari介绍 Safari 是苹果公司为 macOS、iOS 和 iPadOS 系统开发的默认网页浏览器，以其简洁的界面、出色的性能和强大的隐私保护著称。它支持快速加载网页、低能耗模式，并深度整合于苹果生态系统中，例如可通过 iCloud 同步书签、标签页和阅读列表，让用户在多设备间无缝切换
一、从全量到小批量——训练思路的转变
一、为什么需要探索 在强化学习的训练过程中，智能体需要不断地与环境交互， 通过观察状态、采取动作、获得奖励，逐渐学会什么是“好”的决策。 但这里有一个核心问题： 如果智能体总是选择当前看起来最优的动作，会怎样？ 它可能会陷入局部最优—— 也就是说，它学到的策略在局部区域看起来很好， 但在整个任务范围
一、初始架构的回顾 在强化学习的早期阶段，深度Q网络（Deep Q-Network, DQN） 被提出，用于近似状态动作值函数 Q(s,a)。 在这种结构中，神经网络的输入并不仅仅是环境的状态，而是状态与动作拼接后的向量，输出为单一的 Q(s,a) 值。 架构结构说明
