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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击“网络和共享中心”，然后在左侧窗格中单击“更改高级共享设置”启用网络发现，可是保存修改后，再打开发现仍然是关闭网络发现。笔者经过多次尝试找到解决方法，希望对大家有所帮助。
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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将计算机的终端系统（也称桌面）进行虚拟化，通过任何设备、在任何地点、任何时间通过网络访问属于桌面系统，以达到桌面使用的安全性和灵活性，这便是桌面虚拟化。 如今，越来越多的企业、政府、学校等机构开始应用桌面虚拟化，以提升办公效率，降低运营成本。那么，企事业单位在部署桌面虚拟化时，选用IDV架构好还是VDI架构好呢？ 桌面虚拟化，学校、企事业单位主要考虑什么？ …
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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