Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- restapi란?
- fullcalenda 등록
- linux db설치
- linux 데이터베이스
- 비밀번호변경로직
- fullcalenda 수정
- select
- 패킷
- fullcalenda 사용법
- fullcalenda 일정
- Java정규표현식
- red hat linux mysql
- linux dump
- 정규표현식
- fullcalenda 일정추가
- fullcalenda 캘린더
- fullcalenda 일정수정
- Java
- Linux
- linux mysql설치
- TCP
- NULL
- fullcalenda
- linux dump하는법
- restapi ajax
- IP
- red hat mysql
- red hat db
- java비밀번호
- fullcalenda 추가
Archives
- Today
- Total
목록유사도 (1)
무마니

유사도 : 문장이 유사한지 측정해야 할 때 사용한다. ( 텍스트 유사도 )에서 사용되는 것 - 자카드 유사도,유클리디언 유사도(유클리디안 거리),멘하탄 유사도(멘하탄 거리), 코사인 유사도 1) 자카드 유사도 ( 예 : 이진형 데이터에 적합한 유사도 척도 , 희소한 이진형 데이터에 적합) : 교집합 / 합집합 = ( ) ex) 교집합 개수 6 / 합집합개수 24 = 0.25 2) 코사인 유사도 (예 : 상품 추천 시스템) : 두개의 벡터값에서 코사인 각도를 구하는 방법. -1~1 사이의 값을 가지고 1에 가까울수록 유사 3) 유클리디안 유사도 : L2 거리(L2 Distance)라고도 불린다. : 가장 기본적인 거리를 측정하는 유사도 공식 : n차원 공간에서 두 점 사이의 최단 거리를 구하는 접근 방법 ..
백엔드 개발자/Java[Spring]
2023. 5. 15. 16:51