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2023-02-13 10:43:24 +08:00 · 2023-02-13 10:43:24 +08:00 · 3f4e6616a0
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@ -50,18 +50,19 @@ d = max(\mid x_{1k}-x_{2k} \mid)
 $$

 4. 闵可夫斯基距离
-    - 当$p=1$时，就是曼哈顿距离
-    - 当$p=2$时，就是欧式距离
-    - 当$p \to \infty$时，就是切比雪夫距离
+    - 当 $p=1$ 时，就是曼哈顿距离
+    - 当 $p=2$ 时，就是欧式距离
+    - 当 $p \to \infty$ 时，就是切比雪夫距离

 $$
 d = \sqrt[p]{\sum_{k=1}^n \mid x_{1k}-x_{2k} \mid ^p}
 $$

 5. 余弦距离
-    $$
-    cos(\theta) = \frac{\sum_{k=1}^n x_{1k}x_{2k}}{\sqrt{\sum_{k=1}^n x_{1k}^2} \sqrt{\sum_{k=1}^n x_{2k}^2}}
-    $$
+
+$$
+cos(\theta) = \frac{\sum_{k=1}^n x_{1k}x_{2k}}{\sqrt{\sum_{k=1}^n x_{1k}^2} \sqrt{\sum_{k=1}^n x_{2k}^2}}
+$$

 ### 机器学习的定义和应用领域