欧几里得距离（Euclidean distance）是在数学中常用于衡量两个点之间的距离的一种方法。它在几何学和机器学习等领域都有广泛的应用。欧几里得距离基于两点之间的直线距离，可以看作是在一个多维空间中测量两个点之间的直线距离。

对于二维平面上的两个点 A(x1, y1) 和 B(x2, y2)，它们之间的欧几里得距离可以通过以下公式计算：

d = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2)

对于更高维度的点，公式的形式类似，可以通过将每个坐标轴的差值平方相加，再取平方根来计算欧几里得距离。

下面是一个简单的 Python 代码示例，演示如何计算两个二维点之间的欧几里得距离：

python
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import math

def euclidean_distance(point1, point2):
x1, y1 = point1
x2, y2 = point2
distance = math.sqrt((x2 - x1)2 + (y2 - y1)2)
return distance

示例点

point_A = (1, 2)
point_B = (4, 6)

计算欧几里得距离

distance = euclidean_distance(point_A, point_B)

print("欧几里得距离:", distance)
运行以上代码，将会输出点 A 和点 B 之间的欧几里得距离为 5.0。

学习这个概念：

《机器学习》（西瓜书） - 周志华：这本经典的机器学习教材包含了欧几里得距离以及其他距离度量方法的介绍和应用示例。

《Pattern Recognition and Machine Learning》 - Christopher Bishop：这本书涵盖了机器学习的基本概念和算法，其中包括欧几里得距离的讨论。

Kaggle：Kaggle 是一个数据科学和机器学习社区，提供大量的数据集和竞赛项目。你可以在 Kaggle 上找到与欧几里得距离相关的案例和代码示例，并与其他数据科学家和机器学习从业者交流经验。

网络教程和博客文章：在网上搜索关键词 "Euclidean distance tutorial" 或 "Euclidean distance explained"，你可以找到很多教程和博客文章，介绍欧几里得距离的概念、计算方法和应用领域。

Coursera 和 Udemy：这些在线学习平台提供各种机器学习和数据科学的课程，其中一些课程会涉及到欧几里得距离及其他距离度量的讲解和实践。