KNN（最近鄰算法）
KNN是最簡單的機器學習算法之一。 在模式識別中，K-近鄰算法（或近鄰的簡稱）是一種用於分類和回歸的非參數方法。[ 1 ]在這兩種情況下，輸入包含k個最近的訓練樣本在特征空間中。輸出取決於近鄰是用於分類或回歸： l 在kNN分類中，輸出的是一個分類的關系。一個對象是由其鄰居投票進行分類 ...
原文：基於Hash算法的高維數據的最近鄰檢索
一.摘要 最緊鄰檢索：一種樹基於樹結構，一種是基於hash a.隨機投影算法，需要產生很多哈希表，才能提高性能。 b.基於學習的哈希算法在哈希編碼較短時候性能不錯，但是增加編碼長度並不能顯著提高性能。 隨機投影：實際上就是隨機的，實際上需要挖掘使用數據的內部結構，結合最大熵原理。 基於密度的哈希就是依據數據分布產生最合理的投影。 數據稀疏：稀疏編碼 壓縮感知 GIST M數據集 . G，這個是專門 ...
2015-07-03 15:55 2 2551 推薦指數：
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【機器學習】最近鄰算法KNN
1、概述 最近鄰算法(KNN)，是一種基本的分類與回歸方法，是數據挖掘技術中最簡單的技術之一。 所謂最近鄰，就是首先選取一個閾值為K，對在閾值范圍內離測試樣本最近的點進行投票，票數多的類別就是這個測試樣本的類別，這是分類問題。那么回歸問題也同理，對在閾值范圍內離測試樣本最近的點取均值 ...