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10_Wiki/Topics/AI/Manhattan-Distance.md

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 id: MATH-DIST-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [math, machine-learning, distance-metrics, manhattan-distance, l1-norm]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Manhattan Distance (맨해튼 거리)]]
+# Manhattan Distance (맨해튼 거리)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "직선거리의 환상에서 벗어나, 격자로 짜인 현실의 길을 따라 차이의 총합을 계산하라" — 두 점 사이의 거리를 구할 때 각 좌표 축 방향의 절대적인 차이값들을 모두 합산하여 측정하는 방식 (Taxicab Geometry).
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 지식의 희소 특징(Sparse Features)을 비교하거나 특정 수치 데이터의 분포 차이를 엄격하게 측정할 때 맨해튼 거리 기반의 메트릭을 병행 사용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Distance-Metrics-in-AI]], [[L1-and-L2-Regularization]], [[K-Nearest-Neighbors-K-NN]], [[Search-Algorithms]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Manhattan-Distance.md]]
+- Distance-Metrics-in-AI, [[L1-and-L2-Regularization]], [[K-Nearest-Neighbors-K-NN]], Search-Algorithms
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Manhattan-Distance.md