KNN（最近邻算法）
KNN是最简单的机器学习算法之一。 在模式识别中，K-近邻算法（或近邻的简称）是一种用于分类和回归的非参数方法。[ 1 ]在这两种情况下，输入包含k个最近的训练样本在特征空间中。输出取决于近邻是用于分类或回归： l 在kNN分类中，输出的是一个分类的关系。一个对象是由其邻居投票进行分类 ...
原文：基于Hash算法的高维数据的最近邻检索
一.摘要 最紧邻检索：一种树基于树结构，一种是基于hash a.随机投影算法，需要产生很多哈希表，才能提高性能。 b.基于学习的哈希算法在哈希编码较短时候性能不错，但是增加编码长度并不能显著提高性能。 随机投影：实际上就是随机的，实际上需要挖掘使用数据的内部结构，结合最大熵原理。 基于密度的哈希就是依据数据分布产生最合理的投影。 数据稀疏：稀疏编码 压缩感知 GIST M数据集 . G，这个是专门 ...
2015-07-03 15:55 2 2551 推荐指数：
相关推荐
K最近邻算法
K最近邻算法原理:在数据集里,新数据点离谁最近,就和谁属于同一类 K最近邻算法的用法:可以用于分类与回归 K最近邻算法在分类任务中的应用: #导入数据集生成工具 from sklearn.datasets import make_blobs #导入画图工具 import ...
K最近邻算法
一、原理 K最近邻算法（K-Nearest Neighbor， KNN）是最基本的分类算法，其基本原理是：从最近的K个邻居（样本）中，选择出现次数最多的类别作为判定类别。K最近邻算法可以理解为是一个分类算法，常用于标签的预测，如性别。 实现KNN算法核心的一般思路： 相似度 ...
最近邻算法（KNN）
最近邻算法： 1.什么是最近邻是什么？ kNN算法全程是k-最近邻算法(k-Nearest Neighbor) kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数数以一个类型别，则该样本也属于这个类别，并具有该类别上样本的特征。该方法在确定分类决策上，只依据 ...
图像最近邻插值算法
一. 最近邻插值法放大图像： 最近邻插值法在放大图像时补充的像素是最近邻的像素的值。由于方法简单，所以处理速度很快，但是放大图像画质劣化明显，常常含有锯齿边缘。 最近邻插值法算法原理 ↑ 二. 最近邻插值法算法流程 ...
TensorFlow经典案例2:实现最近邻算法
本次案例需要大家了解关于手写数字识别（mnist）的数据集的特点和结构： #TensorFlow实现最近邻算法 #次案例的前提是了解mnist数据集（手写数字识别） import tensorflow as tf import numpy as np from ...
近似最近邻算法-annoy解析
转自https://www.cnblogs.com/futurehau/p/6524396.html Annoy是高维空间求近似最近邻的一个开源库。 Annoy构建一棵二叉树，查询时间为O(logn)。 Annoy通过随机挑选两个点，并使用垂直于这个点的等距离超平面将集合划分为两部分 ...
【机器学习】最近邻算法KNN
1、概述 最近邻算法(KNN)，是一种基本的分类与回归方法，是数据挖掘技术中最简单的技术之一。 所谓最近邻，就是首先选取一个阈值为K，对在阈值范围内离测试样本最近的点进行投票，票数多的类别就是这个测试样本的类别，这是分类问题。那么回归问题也同理，对在阈值范围内离测试样本最近的点取均值 ...