search_k serach_k越大,越准确,但是要在时间和准确率之间取个trade off During the query it will inspect up to search_k ...
.最近邻检索 Nearest Neighbor Search 最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据库中寻找与目标数据最相似的项目。这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,可以认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高。 k最近邻 K Nearest Neighbor,K NN 检索:当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时。 最近邻检索是线性复杂度的,不能满足对于大规模数据检索的 ...
2020-12-23 14:51 1 424 推荐指数:
search_k serach_k越大,越准确,但是要在时间和准确率之间取个trade off During the query it will inspect up to search_k ...
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。 如图所示,图中灰色线是连接两个点,超平面是加粗的黑线。按照这个方法在每个子集上迭代进行划分 ...
1决策树(Decision Trees)的优缺点 决策树的优点: 一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、 对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的. ...
1决策树(Decision Trees)的优缺点 决策树的优点: 一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、 对于决策树,数据的准 ...
c++版本 java版本 ...
在这部分中来介绍下ANN的Pytorch,这里的ANN具有三个隐含层。 这一块的话与上一篇逻辑斯蒂回归使用的是相同的数据集MNIST。 第一部分:构造模型 # Import Libraries import torch import torch.nn as nn from ...
最近刚转用opencv3,使用ANN算法时遇到了一些问题,记录下来。 训练神经网络的代码如下: 设置层数时,要注意:例子的数量要和标签的数量相同 第一项为图片的像素数,最后一项为训练的种类数 ...
ANN—— Artificial Neural Networks 人工神经网络 两种训练方法:BACKPROP 与 RPROP BACKPROP的两个参数: RPROP的四个参数: float CvANN_MLP ...