Discover a whole new take on Artificial Intelligence with Squirro's educational podcast! Join host Lauren Hawker Zafer, a top voice in Artificial Intelligence on LinkedIn, for insightful chats that unravel the fascinating world of tech innovation, use case exploration and AI knowledge. Dive into candid discussions with accomplished industry experts and established academics. With each episode, you'll expand your grasp of cutting-edge technologies and their incredible impact on society, and y ...
…
continue reading
İçerik DEPT® tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan DEPT® veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
Player FM - Podcast Uygulaması
Player FM uygulamasıyla çevrimdışı Player FM !
Player FM uygulamasıyla çevrimdışı Player FM !
MLG 032 Cartesian Similarity Metrics
MP3•Bölüm sayfası
Manage episode 276775826 series 1457335
İçerik DEPT® tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan DEPT® veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
Support my new podcast: Lefnire's Life Hacks
Show notes at ocdevel.com/mlg/32.
L1/L2 norm, Manhattan, Euclidean, cosine distances, dot product
Normed distances link
- A norm is a function that assigns a strictly positive length to each vector in a vector space. link
- Minkowski is generalized. p_root(sum(xi-yi)^p). "p" = ? (1, 2, ..) for below.
- L1: Manhattan/city-block/taxicab. abs(x2-x1)+abs(y2-y1). Grid-like distance (triangle legs). Preferred for high-dim space.
- L2: Euclidean. sqrt((x2-x1)^2+(y2-y1)^2. sqrt(dot-product). Straight-line distance; min distance (Pythagorean triangle edge)
- Others: Mahalanobis, Chebyshev (p=inf), etc
Dot product
- A type of inner product. Outer-product: lies outside the involved planes. Inner-product: dot product lies inside the planes/axes involved link. Dot product: inner product on a finite dimensional Euclidean space link
Cosine (normalized dot)
53 bölüm
MP3•Bölüm sayfası
Manage episode 276775826 series 1457335
İçerik DEPT® tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan DEPT® veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
Support my new podcast: Lefnire's Life Hacks
Show notes at ocdevel.com/mlg/32.
L1/L2 norm, Manhattan, Euclidean, cosine distances, dot product
Normed distances link
- A norm is a function that assigns a strictly positive length to each vector in a vector space. link
- Minkowski is generalized. p_root(sum(xi-yi)^p). "p" = ? (1, 2, ..) for below.
- L1: Manhattan/city-block/taxicab. abs(x2-x1)+abs(y2-y1). Grid-like distance (triangle legs). Preferred for high-dim space.
- L2: Euclidean. sqrt((x2-x1)^2+(y2-y1)^2. sqrt(dot-product). Straight-line distance; min distance (Pythagorean triangle edge)
- Others: Mahalanobis, Chebyshev (p=inf), etc
Dot product
- A type of inner product. Outer-product: lies outside the involved planes. Inner-product: dot product lies inside the planes/axes involved link. Dot product: inner product on a finite dimensional Euclidean space link
Cosine (normalized dot)
53 bölüm
Tüm bölümler
×Player FM'e Hoş Geldiniz!
Player FM şu anda sizin için internetteki yüksek kalitedeki podcast'leri arıyor. En iyi podcast uygulaması ve Android, iPhone ve internet üzerinde çalışıyor. Aboneliklerinizi cihazlar arasında eş zamanlamak için üye olun.