pbj0812의 코딩 일기

0. 목표 - python을 통한 코사인 유사도 구현 1. 실습 1) library 호출 from numpy import dot import numpy as np 2) 데이터 생성 data1 = np.array([1, 1]) data2 = np.array([-1, -1]) data3 = np.array([1, -1]) 3) L2 계산 모듈 구현 # inp 은 array 형태 def L2(inp): result = 0 for i in inp: result += i ** 2 return np.sqrt(result) 4) 코사인 유사도 계산 모듈 구현 def cos_sim(inp1, inp2): return dot(inp1, inp2)/(L2(inp1) * L2(inp2)) 2. 테스트 1) 코사인 유사도 1..

0. 목표 - PYTHON 으로 norm 구현하기 1. 실습 1) L1 norm (0) 이론 (1) library 호출 import numpy as np (2) 데이터 생성 data = np.array([-2, 3]) (3) L1 계산 모듈 구현 # inp 은 array 형태 def L1(inp): result = sum(abs(inp)) return result (4) 테스트 - 결과 : 5 print(L1(data)) 2) L2 norm (0) 이론 (1) L2 계산 모듈 구현 # inp 은 array 형태 def L2(inp): result = 0 for i in inp: result += i ** 2 return np.sqrt(result) (2) 테스트 - 결과 : 3.60555127546398..