Implémentation de la métrique de distance de Minkowski

Débutant

Dans ce projet, vous apprendrez à implémenter la fonction de distance de Minkowski, une métrique de distance généralisée qui inclut des mesures de distance couramment utilisées telles que les distances euclidienne et de Manhattan. Vous apprendrez également à tester et à affiner la fonction, ainsi qu'à l'intégrer dans un projet plus large.

PythonNumPyMachine Learning

💡 Ce tutoriel est traduit par l'IA à partir de la version anglaise. Pour voir la version originale, vous pouvez cliquer ici

Introduction

Dans ce projet, vous allez apprendre à implémenter la fonction de distance de Minkowski, une métrique de distance généralisée qui inclut des mesures de distance couramment utilisées telles que les distances euclidienne et manhattanienne. Vous allez également apprendre à tester et à affiner la fonction, ainsi qu'à l'intégrer dans un projet plus important.

🎯 Tâches

Dans ce projet, vous allez apprendre :

  • Comment implémenter la fonction de distance de Minkowski en Python
  • Comment tester la fonction de distance de Minkowski avec différents paramètres d'entrée
  • Comment affiner la fonction de distance de Minkowski pour gérer les cas limites
  • Comment intégrer la fonction de distance de Minkowski dans un projet plus important

🏆 Réalisations

Après avoir terminé ce projet, vous serez capable de :

  • Calculer les distances de Minkowski entre deux points
  • Gérer différents types de paramètres d'entrée pour la fonction de distance de Minkowski
  • Tester et affiner une fonction pour améliorer sa robustesse
  • Intégrer une fonction personnalisée dans un projet plus important

Enseignant

labby

Labby

Labby is the LabEx teacher.