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disambig gray.svg 關於與「dice係數」名稱相近或相同的條目，請見「dice」。
dice係數, 根據 lee raymond dice[1] 命名，是一種集合相似度度量函式，通常用於計算兩個樣本的相似度：
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它和sørensen 相似度指數相同, 也稱作sørensen-dice係數。 它在形式上和jaccard指數沒多大區別，但是有些不同的性質。
和jaccard類似，它的範圍為0到1。 與jaccard不同的是，相應的差異函式
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不是乙個合適的距離度量措施，因為它沒有三角形不等性的性質。例如給定 , , 和 , 前兩個集合的距離為1， 而第三個集合和其他任意兩個集合的距離為三分之一。
與jaccard類似, 集合操作可以用兩個向量 a 和b的操作來表示:
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上式給出了兩個向量的距離輸出，也給出了更一般情況下向量之間的相似度度量措施。 dice 係數可以計算兩個字串的相似度：dice（s1,s2）=2*comm(s1,s2)/(leng(s1)+leng(s2))。 其中，comm (s1,s2)是s1、s2 中相同字元的個數leng(s1)，leng(s2)是字串s1、s2 的長度。
當作為字串之間的相似度度量時, 計算兩個字串之間的係數, x 和y，使用 bigrams 公式如下:[3]
}+n_}}} }+n_}}}
其中nt 是兩個字串共有的bigrams的個數, nx 是 x中bigrams的個數 ，ny 是 y中bigrams的個數。例如要計算下面兩個字串之間的相似度:
night
nacht
我們可以在各個單詞中得出如下bigrams集合:
每個集合有4個元素, 這個兩個集合只有乙個相同的元素: ht.
代入公式我們可以計算出, s = (2 · 1) / (4 + 4) = 0.25.
其中分子是a與b的交集數量的兩倍，分母為x和y的長度之和，所以他的範圍也在0到1之間。從公式看，dice係數和jaccard非常的類似。jaccard是在分子和分母上都減去了|a∩b|。
與jaccard不同的是，相應的差異函式
不是乙個合適的距離度量措施，因為它沒有三角形不等性的性質。例如給定 , , 和 , 前兩個集合的距離為1， 而第三個集合和其他任意兩個集合的距離為三分之一。
與jaccard類似, 集合操作可以用兩個向量a和b的操作來表示:
a=dice_coefficient('你好daadsffda','你你好ihiuhiihibiuhiuhiuhiuhiuhiuhuya妹aaa')
Dice係數計算
dice距離用於度量兩個集合的相似性，因為可以把字串理解為一種集合，因此dice距離也會用於度量字串的相似性。此外，dice係數的乙個非常著名的使用即實驗效能評測的f1值。dice係數定義如下 dice 係數可以計算兩個字串的相似度 dice s1,s2 frac 其中，comm s1,s2 是s1...
dice係數 交叉熵 二分類語義分割損失函式
這裡針對二類影象語義分割任務，常用損失函式有 1 softmax 交叉熵損失函式 softmax loss，softmax with cross entroy loss 2 dice loss dice coefficient loss 3 二值交叉熵損失函式 bce loss，binary cro...
機器學習python縮減係數
如果特徵比樣本點多，那麼對於用矩陣求解的方式就不可行，因為矩陣不可逆，這時候可以通過嶺回歸的方法，在矩陣xtx上加乙個 r，使得矩陣可逆，那麼回歸係數w x tx i 1x ty,i是單位矩陣，lam是自己定義的乙個係數，同時嶺回歸還可以用在估計中加入偏差，從而限制w的和，通過加入這個引數，可以減少...