来源：计量经济圈
今天介绍一下机器学习中的9种常用距离度量方法。
在数据分析和模式识别等领域中，距离度量方法非常关键。不同的距离度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等）适用于不同类型的数据和问题。选择合适的度量方法可以更准确地反映数据点之间的实际关系，从而提高模型的准确性和效率。
距离度量是指在数学和计算机科学中，用于量化两个数据点之间差异的一系列技术。
一些简单的背景信息：
1.数据分析和模式识别：这两个领域都涉及到从大量数据中提取有用信息和知识。数据分析侧重于使用统计和计算技术来检查、清洗、转换和建模数据，而模式识别则更侧重于识别数据中的模式或趋势。
2.分类问题：在机器学习中，分类问题是指预测离散标签的问题，例如判断一封电子邮件是否为垃圾邮件，或者识别图片中的物体是猫还是狗。
3.聚类问题：与分类不同，聚类问题中的数据点没有预先定义的标签，目标是将数据点分组，使得同一组内的数据点彼此相似，而不同组之间的数据点则相异。
下面是社群群友@Rapston和@学术小猫咪分享。
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