在神经网络和机器学习的世界里，距离计算公式是衡量数据点之间差异的重要工具！🤔

首先登场的是欧式距离 💪，它就像一个直尺，用来测量两点间的直线距离。公式简单直观，适合处理连续变量的数据，但在高维空间中可能表现不佳。

接着是曼哈顿距离 🗽，又叫城市街区距离。想象你在纽约街头走，只能沿着街道垂直或水平移动，这种距离更贴近实际路径，尤其适用于网格状布局的问题。

然后是马氏距离 📈，它考虑了数据分布的方向和尺度，能够消除特征之间的相关性干扰。相比前两者，它更适合复杂场景下的精准分析。

最后登场的是余弦相似度 ❤️，主要用于衡量向量方向的一致性。它通过计算两个向量夹角的余弦值来判断相似程度，广泛应用于文本分析和推荐系统中。

这些距离公式各有千秋，选择时需结合具体任务需求哦！💪✨