一. 近鄰搜索 從這里開始我將會對LSH進行一番長篇大論。因為這只是一篇博文,並不是論文。我覺得一篇好的博文是盡可能讓人看懂,它對語言的要求並沒有像論文那么嚴格,因此它可以有更強的表現力。 局部敏感哈希,英文locality-sensetive hashing,常簡稱為LSH。局部 ...
本文鏈接:http: www.cnblogs.com breezedeus p .html,轉載請注明出處 我的博客主營地遷至github,歡迎朋友們有空去看看:http: breezedeus.github.io ,閱讀體驗好很多。 本文具體內容:http: breezedeus.github.io breezedeus feature hashing.html。 ...
2014-11-22 08:44 0 3839 推薦指數:
一. 近鄰搜索 從這里開始我將會對LSH進行一番長篇大論。因為這只是一篇博文,並不是論文。我覺得一篇好的博文是盡可能讓人看懂,它對語言的要求並沒有像論文那么嚴格,因此它可以有更強的表現力。 局部敏感哈希,英文locality-sensetive hashing,常簡稱為LSH。局部 ...
from:https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4953039.html 閱讀目錄 1. 基本思想 2. 局部敏感哈希LSH 3. 文檔相似度計算 局部敏感哈希 ...
CVPR14 圖像檢索papers——圖像檢索 1. Triangulation embedding and democratic aggregation for imagesearch (Orals) 2. Collaborative Hashing (post ...
原理 一致性哈希算法(Consistent Hashing)最早在論文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide ...
特征縮放的幾種方法: (1)最大最小值歸一化(min-max normalization):將數值范圍縮放到 [0, 1] 區間里 (2)均值歸一化(mean normalization):將數值范圍縮放到 [-1, 1] 區間里,且數據的均值變為 ...
一、特征工程的重要性 有這么一句話在業界廣泛流傳:數據和特征決定了機器學習的上限,而模型和算法只是逼近這個上限而已,在樓主本人親自做的機器學習項目中也發現,不同的機器學習算法對結果的准確率影響有限,好的特征工程以及數據集才影響到了模型本質的結果。那特征工程到底是什么呢?顧名思義,其本質是一項工程 ...
以使用聚類算法將具有較大依賴關系( 冗余度高) 的特征聚集到一起。 特征聚類 ,其基本思想是根據特征與特征之間相關性及特征與特征簇之間的相關性將特征集划分成多個簇群。 ...
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 ...