Hulu機器學習問題與解答系列 | 第五彈：餘弦距離

不知不覺，這已經是Hulu面試題—機器學習系列的第五篇了，關注的小夥伴兒們也越來越多。之前的全部內容均可在公衆號下方菜單欄裏找到，以便大家溫故而知新～ 今天的內容是 【餘弦距離】 場景描述 在機器學習中，我們常將特徵表示爲向量的形式。在近年來，將高維稀疏的研究對象表示爲低維分佈的向量形式，極大地提高了各類模型的效果。在分析兩個向量之間的相似性時，常使用餘弦相似度來表示。餘弦相似度的取值範圍是[-1

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