자카드 유사도 (1) 썸네일형 리스트형 벡터 유사도 구하기 본 내용은 '김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프 -파이토치편'에서 발췌한 내용이다. L1 거리 L1 norm을 사용한 거리. 맨해튼 거리라고도 함. 두 벡터의 각 차원별 값의 차이의 절대값을 모두 합한 값 def L1_distance ( x1, x2 ) : return ((x1-x2).abs()).sum() L2 거리 L2 norm을 이용한 거리. 유클리디안 거리. 차원별 값 차이의 제곱의 합에 루트를 취한 값 def L2_distance ( x1, x2 ) : return ((x1-x2)**2).sum()**.5 Infinity Norm 차원별 값 차이 중 가장 큰 값. def inf_distance ( x1, x2 ) : return ((x1-x2).abs()).max() 코싸인 유사도 (Cosine .. 이전 1 다음