一. 近邻搜索 从这里开始我将会对LSH进行一番长篇大论。因为这只是一篇博文,并不是论文。我觉得一篇好的博文是尽可能让人看懂,它对语言的要求并没有像论文那么严格,因此它可以有更强的表现力。 局部敏感哈希,英文locality-sensetive hashing,常简称为LSH。局部 ...
本文链接:http: www.cnblogs.com breezedeus p .html,转载请注明出处 我的博客主营地迁至github,欢迎朋友们有空去看看:http: breezedeus.github.io ,阅读体验好很多。 本文具体内容:http: breezedeus.github.io breezedeus feature hashing.html。 ...
2014-11-22 08:44 0 3839 推荐指数:
一. 近邻搜索 从这里开始我将会对LSH进行一番长篇大论。因为这只是一篇博文,并不是论文。我觉得一篇好的博文是尽可能让人看懂,它对语言的要求并没有像论文那么严格,因此它可以有更强的表现力。 局部敏感哈希,英文locality-sensetive hashing,常简称为LSH。局部 ...
from:https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4953039.html 阅读目录 1. 基本思想 2. 局部敏感哈希LSH 3. 文档相似度计算 局部敏感哈希 ...
CVPR14 图像检索papers——图像检索 1. Triangulation embedding and democratic aggregation for imagesearch (Orals) 2. Collaborative Hashing (post ...
原理 一致性哈希算法(Consistent Hashing)最早在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide ...
特征缩放的几种方法: (1)最大最小值归一化(min-max normalization):将数值范围缩放到 [0, 1] 区间里 (2)均值归一化(mean normalization):将数值范围缩放到 [-1, 1] 区间里,且数据的均值变为 ...
一、特征工程的重要性 有这么一句话在业界广泛流传:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已,在楼主本人亲自做的机器学习项目中也发现,不同的机器学习算法对结果的准确率影响有限,好的特征工程以及数据集才影响到了模型本质的结果。那特征工程到底是什么呢?顾名思义,其本质是一项工程 ...
以使用聚类算法将具有较大依赖关系( 冗余度高) 的特征聚集到一起。 特征聚类 ,其基本思想是根据特征与特征之间相关性及特征与特征簇之间的相关性将特征集划分成多个簇群。 ...
一、什么是特征工程? "Feature engineering is the process of transforming raw data into features that better represent the underlying problem to the predictive ...