[推薦系統]歐氏距離和餘弦相似度

兩者相同的地方，就是在機器學習中都可以用來計算相似度，但是兩者的含義有很大差別，以我的理解就是： 前者是看成座標系中兩個點，來計算兩點之間的距離； 後者是看成座標系中兩個向量，來計算兩向量之間的夾角。 前者因爲是點，所以一般指位置上的差別，即距離； 後者因爲是向量，所以一般指方向上的差別，即所成夾角。 如下圖所示： 數據項A和B在座標圖中當做點時，兩者相似度爲距離dist(A,B)，可通過歐氏距離

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