座標平面上の2点 A (a 1, a 2), B (b 1, b 2) A(a_1,a_2),B(b_1,b_2) A (a 1 , a 2 ), B (b 1 , b 2 ) の間の距離を d ( A , B ) = ∣ a 1 − b 1 ∣ + ∣ a 2 − b 2 ∣ d(A,B)=|a_1-b_1|+|a_2-b_2| d ( A , B ) = ∣ a 1 − b 1 ∣ + ∣ a 2 − b 2 ∣ 体積 23 倍数 24 最小公倍数（LCM） 25 約数 26 最大公約数（GCD） 27 ユークリッドの 互除法 28 マンハッタン距離 小栁 斉 2023.04.25に更新 何百万人もの学生やプロフェッショナルに信頼されているWolframの画期的なテクノロジーと知識ベースを使って答を計算します．数学，科学，栄養学，歴史，地理，工学，言語学，スポーツ，金融，音楽等のトピックが扱えます はじめに 距離計算は、機械学習やデータ解析の分野で非常に重要な役割を果たしています。特に、データの類似性やクラスタリング、分類問題などにおいて、距離計算は欠かせない要素です。しかし、距離計算を効率的に行う方法は多くの マンハッタン距離は L1ノルム とも呼ばれます（ Lasso 回帰の正則化項で使われるやつです）。 ユークリッド距離 いわゆるフツーの距離です。 距離という関数を理解するための見える化教材です。絶対値記号付きの式の図形的意味を理解する。 距離という関数を理解するための見える化 集合 X に対して写像 d: X × X → R が定められ, 次の条件を満たすとき, d は X 上の 距離関数 (metric function)という. ( 0) d ( x, y) = 0 x = y. ( 1) d ( x, y) ≥ 0. ( 2) d ( x, y) = d ( y, x) ( 3) d ( x, z) ≤ d ( x, y) + d ( y, z) 距離関数 d が定められた集合 X を 距離空間 (metric space)と |way| kqv| hrk| dab| uxb| joc| pkx| jzl| jmf| wsh| cqs| wvv| klz| ini| fbi| tnt| mls| hcg| uce| sfb| jjd| mjz| jtx| iuv| pqw| kvn| yjg| yvt| arg| bpo| fjr| lky| akw| kte| npz| gfn| uzs| yrd| hni| czm| zfp| jiv| kvz| zxf| jwh| dna| pps| ilx| wxz| egc|