标签在数据分析中起到很重要的作用，给用户打标签，给商品打标签，给新闻打标签，好的标签可以为我们后期分析数据时提供很大的便利。有时我们需要计算两个对象之间标签的相似度。目前学习的算法是levenshtein distance 编辑距离算法。Decimal
本文对两种文本相似度算法进行比较。余弦值相似度算法 VS 最小编辑距离法1、L氏编辑距离编辑距离，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个
为了使用动态规划算法，要先将父问题分解成子问题。那么现在就需要我们找出父问题和子问题之间的转移关系。推导父子问题之间的转移关系有2中思路：。假设已经知道一些子问题的答案，能计算出哪些同一类型、规模更大的父问题。假设要求s3与s4两个字符串之间的最小编辑距离
最小编辑距离或莱文斯坦距离，指由字符串A转化为字符串B的最小编辑次数。允许的编辑操作有：删除，插入，替换。具体内容可参见：维基百科―莱文斯坦距离。一般代码实现的方式都是通过动态规划算法，找出从A转化为B的每一步的最小步骤。从Google图片借来的图，
You have the following 3 operations permitted on a word:. a) Insert a characterb) Delete a characterc) Replace a character. 给2个单
Given two strings S and T, determine if they are both one edit distance apart.变换步骤可以是：插入，删除和替换。所以考虑三种情况：
本文介绍 Stanford《From Languages to Information》课程中讲到的 单词拼写错误 纠正。背后的数学原理主要是贝叶斯公式。单词拼写错误纠正主要涉及到两个模型：一个是Nosiy Channel模型，它是贝叶斯公式中的似然函数；
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