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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 深度学习判断图片相似度的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python 深度学习判断图片相似度的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何用python计算文本的相似度？
2. 如何利用Python做人群相似度数据分析？
3. Python和大数据有什么区别，学哪个以后好就业？

如何用python计算文本的相似度？

第一步：把每个网页文本分词，成为词包（bag of words）。

第三步：统计网页（文档）总数M。

（图片来源网络，侵删）

第三步：统计第一个网页词数N，计算第一个网页第一个词在该网页中出现的次数n，再找出该词在所有文档中出现的次数m。则该词的tf-idf 为：n/N * 1/(m/M) （还有其它的归一化公式，这里是最基本最直观的公式）

第四步：重复第三步，计算出一个网页所有词的tf-idf 值。

第五步：重复第四步，计算出所有网页每个词的tf-idf 值。3、处理用户查询第一步：对用户查询进行分词。

（图片来源网络，侵删）

第二步：根据网页库（文档）的数据，计算用户查询中每个词的tf-idf 值。4、相似度的计算使用余弦相似度来计算用户查询和每个网页之间的夹角。夹角越小，越相似。

如何利用Python做人群相似度数据分析？

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1、首先你要了解Python语言的整个架构和一些基本概念，也就是所说的Python入门，这里推荐资料：简明 Python 教程，很适合初学者，概念的讲解简单明了。还有大量的练习，跟着做会有很快的提高。2、基本了解了python后，还要学习一些用于数据分析的工具，也就是一些基于python的科学计算库。赞同 杜客答案中提到的SciPy系列工具，尤其是NumPy工具包，可以说是用Python进行数据分析的最常用的。另外对于数据分析，少不了数据的可视化（也就是画图），首选matplotlib: python plotting，在Linux下好用，画出来的图很漂亮。还有一个工具包scikit-learn: machine learning in Python，这个工具包主要针对机器学习领域进行数据分析的，里面大量的实例。几乎各种数据分析方法在里面都能找到相应的实现，一些程序有针对性的修改一下就可以了。

Python和大数据有什么区别，学哪个以后好就业？

首先，直接回答问题来说，大数据更好就业。招聘的岗位更多一些

下面详细说下，相信题主就会有更多自己的见解了。

一、大数据

大数据广泛来说是一个生态，包括很多涉及到数据工程的工具和相应的开发语言，在这里就包括Python，当然最重要的还有Java、Scala等等，在这里对Python本身来说要求不是特别高；另外涉及到算法的话，首选Python，就是由于它有很多的相关的包 。

二、Python

单单的就Python来说，一部分是做服务端的，与当下J***a开发，GO、PHP等无异。

而相当一部分人是用来做数据分析的，此时也会涉及到一小部分大数据的技术，主要还包括要会运用SQL。无论是Python还是SQL，都是用来查询和处理数据的，SQL偏向于查询，Python更擅长于数据处理，利用最常见的numpy和padas就可以对数据进行各种计算。

也就是说，Python一部分做服务端的研发，而另外一部分做数据分析，离不开SQL

总的来说

1. 大数据岗位多，要求高，薪资也高，Python只是其中一种代码工具。

2. 纯Python岗位对于数据分析来说，分析能力很重要，对Python进行数据处理的能力要求高，很多招聘偏向于招收统计学专业的人员。

下面对比下较为关心的薪资问题，来自头条招聘

最后说一句，可以努力先进行大数据研发工作，后续慢慢也同时做一些数据分析、算法相关的事情，这样会对行业有较为深刻的理解。

到此，以上就是小编对于python 深度学习判断图片相似度的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 深度学习判断图片相似度的3点解答对大家有用。

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