一.參數和超參數之間的區別以及聯系？ ===點擊這里=== 二.knn算法的的超參數問題 1.尋找到最好的k值 k值在knn中是一個超參數的問題，我們如何選取一個最好的k值呢？ 示例代碼如下： 2.考慮距離的權重問題 3.當需要考慮到距離問題的時候，選擇 ...

一、評測標准 模型的測評標准：分類的准確度（accuracy）； 預測准確度 = 預測成功的樣本個數/預測數據集樣本總數； 二、超參數 超參數：運行機器學習算法前需要指定的參數； kNN算法中的超參數：k、weights、P； 一般超參數之間也相互影響 ...

KNN算法 一、KNN算法概述 KNN是Machine Learning領域一個簡單又實用的算法，與之前討論過的算法主要存在兩點不同： 它是一種非參方法。即不必像線性回歸、邏輯回歸等算法一樣有固定格式的模型，也不需要去擬合參數。 它既可用於分類，又可 ...

高維稀疏數據進行快速相似查找，可以采用learning to hash,但高維稠密數據查找則采用annoy learning to hash 參考： https://blog.csdn.net/h ...

　　KNN算法是機器學習領域中一個最基本的經典算法。它屬於無監督學習領域的算法並且在模式識別，數據挖掘和特征提取領域有着廣泛的應用。 給定一些預處理數據，通過一個屬性把這些分類坐標分成不同的組。這就是KNN的思路。 　　下面，舉個例子來說明一下。圖中的數據點包含兩個特征： 　　現在 ...

最近鄰法和k-近鄰法 　　下面圖片中只有三種豆，有三個豆是未知的種類，如何判定他們的種類？ 　　提供一種思路，即：未知的豆離哪種豆最近就認為未知豆和該豆是同一種類。由此，我們引出最近鄰算法的定義：為了判定未知樣本的類別，以全部訓練樣本作為代表點，計算未知樣本與所有訓練樣本的距離 ...

K鄰近（k-Nearest Neighbor，KNN）分類算法是最簡單的機器學習算法了。它采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類。它的思想很簡單：計算一個點A與其他所有點之間的距離，取出與該點最近的k個點，然后統計這k個點里面所屬分類比例最大的，則點A屬於該分類。 下面用一個例子來說明一下 ...

何謂K近鄰算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，簡稱KNN算法，單從名字來猜想，可以簡單粗暴的認為是：K個最近的鄰居，當K=1時，算法便成了最近鄰算法，即尋找最近的那個鄰居。為何要找鄰居？打個比方來說，假設你來到一個陌生的村庄，現在你要找到與你有着相似特征的人群融入 ...