给定三个点（1，4）、（2，3）、（2，5），计算他们的欧氏距离最小值是（B）
A、1 B、1.4 C、0 D、2
欧式距离也称欧几里得距离，是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中两个点之间的 绝对距离 。
以古希腊数学家欧几里得命名的距离，也就是我们直观的两点之间直线最短的直线距离。
欧氏距离定义： 欧氏距离（ Euclidean distance）是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。
在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维的公式是：
三维的公式是：
推广到n维空间，欧式距离的公式是：
n维欧氏空间是一个点集，它的每个点可以表示为(x(1), x(2), …, x(n))，其中x(i)(i=1,2…n)是实数称为x的第i个坐标，两个点x和y之间的距离d(x, y)定义为上面的公式。
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为贯彻落实全国全省教育大会和新时代全国高校本科教育工作会议精神，服务新旧动能转换重大工程，推动高等教育高质量发展，省教育厅建立了深化产教融合服务新旧动能转换优质企业资源库（以下简称资源库），积极组织高校和企业申报。 根据鲁教高函〔2019〕8号文件，经资格审核，遴选211家企业作为首批入库企业，其中服务新旧动能转换“十强产业”中的新一代信息技术产业59家、高…
将数据归一化到任意区间范围的方法 一般常见的数据归一化，是归一化到0~1，或者-1~1的区间，但在一些特殊场合下，我们需要根据实际情况归一化到其他任意区间。 将数据归一化到[a,b]区间范围的方法 如一组数据实际最小值为70，最大值为99，要将这组数据归一化到80-95区间。 （1）首先找到样本数据Y的最小值Min 70及最大值Max 99 （2…
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评论列表（3条）
深度学习中的“深度”是指:指（B）
A. 计算机理解深度
B. 中间神经元网络的层次很多
C. 计算机的求解更加精确
D. 计算机对问题的处理更加灵活
用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。C
A. 优化函数
B. 梯度下降
C. 损失函数
D. 反向传播
sigmoid 导数为 （D）。
A. f（z）
B. f(1-z)
C. f(1+z)f(1-z)
D. f(z)(1-f(z))
机器学习项目的完整流程：①数学建模、②获取数据、③数据预处理、④特征工程、⑤模型的选择、⑥模型训练、⑦模型调优、⑧模型评价、⑨模型融合、⑩上线