佐治亚理工学院_逻辑回归_anaconda安装_中国AI数据

2019-11-25

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b(ref_zip,test_zip))address_dist = tf.edit_distance(test_address,ref_address,normalize = True) 现在,我们将邮政编码距离和地址距离转换为相似度。对于相似性,我们希望当两个输入完全相同时相似度为1,而当两个输入完全不同时相似度为0。对于zip距离,我们可以通过将距离减去最大值,然后除以距离范围来实现。对于地址相似性,由于距离已经在0到1之间缩放,因此我们只需将其减去1即可得到相似性: zip_max = tf.gather(tf.squeeze(zip_dist),tf.argmax(zip_dist,1))zip_min = tf.gather(tf.squeeze(zip_dist),tf.argmin(zip_dist,1))zip_sim = tf.div( tf.sub(zip_max,zip_dist),tf.sub(zip_max,zip_ min)) address_sim = tf.sub(1。,address_dist) 为了结合两个相似度函数,我们对两者进行加权平均

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