Zacznij terazZacznij za darmo

Rozróżnianie metryk odległości

Kluczowe jest uchwycenie subtelnych różnic między metrykami odległości manhattan, euklidesowej i Minkowskiego. Ich prawidłowe stosowanie zapewnia optymalną wydajność klasyfikatorów anomalii na różnych zbiorach danych.

Pamiętaj, że zmiana parametru p w formule pozwala przełączać się między odległością euklidesową, manhattan i innymi stopniami odległości Minkowskiego.

Wzór do obliczania odległości Minkowskiego.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wykrywanie anomalii w Pythonie

Zobacz kurs

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń

Rozpocznij ćwiczenie