歐幾里得精品文章

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  歐幾里得算法

  歐幾里得算法描述 設$$ a = kb + r $$ 得$$ gcd(a,b) = gcd(a,r) = gcd(a, apmod b) $$ 證明 設 d = gcd(a,b), 也就是 d|a, d|b有 r = a - kb兩邊都除 d, r/d = a/d - kb/d = m, 由于m為正整數(shù)，所以 d|r得到 d|a, d|b, d|r gcd(a,b) = gcd(a,r)

  Tangpj 2019-06-27 18:11 評論0 收藏0
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  協(xié)同過濾算法

  ...。有很多方法可以計算，我們在此介紹兩套常見的方法：歐幾里得距離和皮爾遜相關度。 歐幾里得距離 歐幾里得距離（euclidea nmetric）（也稱歐式距離）是一個通常采用的距離定義，指在m維空間中兩個點之間的真實距離，或者...

  Batkid 2019-07-24 18:14 評論0 收藏0
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  函數(shù)式編程之記憶 js

  ...更加的明顯了 使用這個函數(shù) 返回兩個整數(shù)的最大公約數(shù)歐幾里得算法 由歐幾里得最先發(fā)現(xiàn)，一個用于計算最大公因數(shù)的算法 function gcd(a, b) { var t; // 用于保存中間變量 if(a < b) // 確保 a >= b t = a, a = b, b = t; while(t != 0) ...

  DC_er 2019-08-22 18:46 評論0 收藏0
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  五種最大公約數(shù)Python求解總結

  ...>　　方法二：歐幾里得算法（輾轉相除法）　　歐幾里得算法是用來求兩個正整數(shù)最大公約數(shù)的算法。古希臘數(shù)學家歐幾里得在其著作...

  89542767 2022-10-10 16:14 評論0 收藏0
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  RSA加密算法中的數(shù)學

  ...那肯定是能解，解法我們需要引入另一個數(shù)學工具：擴展歐幾里得算法 數(shù)學知識4：擴展歐幾里得算法 這個算法其實就是上面我們求最大公約數(shù)時，用到的輾轉相除法+它的逆運算，我們看個例子就明白是什么意思了 例1：求$ 47x...

  ?xiaoxiao, 2019-08-21 17:53 評論0 收藏0
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  css的2D轉換

  ...置sy的值。其單位為css數(shù)據類型中的number 該縮放僅僅支持歐幾里得平面（二維平面）上的變換 設置的css的值為 transform: scale(2, 2); 至此，完成了一個橫軸一倍，縱軸一倍的放大。同理，縮小也可以。 傾斜 skew 為一個偏斜的二維...

  gitmilk 2019-08-23 10:50 評論0 收藏0
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  機器學習數(shù)據處理One-Hot編碼詳解

  ...數(shù)據的情況?！　.歐幾里得空間。在重歸，歸類，層次聚類等人工智能算法中，基本特征之間距離計算或相似度計算是很重要的，也許我們常見的相距或相似性的計算方法都會在歐幾里得空...

  89542767 2022-09-25 13:53 評論0 收藏0
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  Tensorflow快餐教程(5) - 范數(shù)

  ...下來還是跟[1,2,3,4]向量的范數(shù)值是一樣的。 范數(shù)的定義歐幾里得范數(shù)和Frobenius范數(shù)只是范數(shù)的特例。更一般地，范數(shù)的定義如下：∥x∥p=(∑i|xi|p)1p其中，p∈R,p≥1范數(shù)本質上是將向量映射到非負值的函數(shù)。當p=2時，L2范數(shù)稱為歐...

  RancherLabs 2019-07-30 16:19 評論0 收藏0
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  8種相似度度量方式的原理及實現(xiàn)

  ...的原理及實現(xiàn) 歐氏距離(Euclidean Distance) 歐氏距離（也稱歐幾里得度量）指在m維空間中兩個點之間的真實距離，或者向量的自然長度（即該點到原點的距離） 計算公式 $$dist(A,B)=sqrt{sum_{i=1}^n(A_i-B_i)^2}$$ 試用場景 在數(shù)據完整(無維...

  lewif 2019-07-31 10:28 評論0 收藏0
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  基于TensorFlow理解三大降維技術：PCA、t-SNE 和自編碼器

  ...事情是，怎么在等式 (1) 中我們基本上計算的是點之間的歐幾里得距離？這方面 t-SNE 很強大，我們可以用任何我們喜歡的距離測量來取代它，比如余弦距離、Manhattan 距離，也可以使用任何你想用的測量方法（只要其保持空間度...

  Wildcard 2019-04-25 18:17 評論0 收藏0