集合知プログラミング 2章 - 類似度計算の比較 - たぐってつづる
id:plasticscafe が「集合知プログラミング」をPythonからScalaに翻訳しながら写経していくというので， 尻馬に乗って自分もやった気になってみよう ちょっとお手伝いがてら自分もやってみました． まとめ Scalaで集合知プログラミング 集合知プログラミング 作者: Toby Segaran,當山仁健,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/07/25メディア: 大型本購入: 91人 クリック: 2,220回この商品を含むブログ (267件) を見る 本題 「集合知プログラミング」2章のエクササイズに Tanimoto係数について調査、検討してみる というのがあるそうなので，コサイン類似度と比較してみました*1． 以下，勘に頼る部分が大きいので詳しい人からコメントほしいっ！ 数式で比較 比較するデータの組を下のようにn個ずつのベクトル（配列）とし
Jaccard index - Wikipedia
Each attribute must fall into one of these four categories, meaning that The Jaccard similarity coefficient, J, is given as The Jaccard distance, dJ, is given as Statistical inference can be made based on the Jaccard similarity coefficients, and consequently related metrics.[6] Given two sample sets A and B with n attributes, a statistical test can be conducted to see if an overlap is statisticall
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