局部敏感哈希 - 找出R的概率和值
局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，LSH）是一种用于近似最近邻搜索的技术。它通过将数据映射到哈希空间中的桶（buckets）来加速相似性搜索，从而在大规模数据集上提供高效的查询。
LSH的主要思想是将相似的数据映射到相同的桶中，从而减少需要计算相似度的数据对。这样，当我们需要找到与给定查询数据相似的数据时，只需要在相同的桶中搜索，而不需要遍历整个数据集。
LSH的概率和值是指在给定的LSH函数和参数下，查询数据与目标数据在哈希空间中映射到相同桶的概率和值。这个概率和值取决于LSH函数的选择和参数的设置，不同的LSH函数和参数会导致不同的概率和值。
LSH在很多领域都有广泛的应用，包括图像识别、音频处理、文本搜索等。在图像识别中，LSH可以用于快速搜索相似的图像；在音频处理中，LSH可以用于音频指纹的匹配；在文本搜索中，LSH可以用于近似字符串匹配。
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我知道，我们需要某种敏感性(全局的，局部的)来计算噪音，为了不同的隐私需要添加这些噪声。噪声是两个相邻数据集之间最大的差值。但是，如果我在概率空间中工作，即我的值是0, 1，我的灵敏度是1，这似乎太大了，无法在概率中添加噪声。
我试着查找任何相关的文献，提供任何更严格的上限，但没有成功。我只想增加噪音的概率，而不是它们产生<em
浏览 0提问于2017-11-30得票数 3
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我正在尝试开发一种本地敏感哈希()算法，用于查找近邻或最近的近邻点。[i] for i in range(48)]) + b)/r)我现在的问题是：若d(p，q) <= R，则h(p) = h(q)，且概率至少为P1
如果d(p，q) >= cR，则h(p)
浏览 7提问于2010-07-16得票数 6
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给定两个不同的字符串S1和S2（S1！= S2）有可能： SHA1(S1) == SHA1(S2)
是真的？ 如果是 - 以什么概率？ 如果不是 - 为什么不呢？输入字符串的长度是否有上限，获得重复的概率是0？OR是否与字符串的长度无关，计算SHA1（因此是重复的概率）？我试图实现的目标是对一些敏感的ID字符串（可能与父ID等其他字段一起）进行哈希处理，以便
浏览 1614提问于2018-03-08
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这两个文件似乎最相关：和。但是，我还没有在代码中看到与书的第3章介绍的分带技术有关的任何内容。带状技术基本上将每个实例的所有MinHash值划分为每个带中有r行的b带，因此r和b的乘积应该等于所使用的哈希函数的
浏览 16提问于2020-12-11得票数 1
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我在理解散列的目的时遇到了一些麻烦。我对算法了解不多，但我对最近邻搜索的本地敏感散列很感兴趣。给定一个半径r和一个常量c>1，我们必须对一些数据点进行预处理，以便当我们得到一个点q时，如果在q的距离范围内存在一个点p，我们将从q的距离范围内返回一个来自{p1,...,pn}的点。为什么哈希在这种情况下是有帮助的？
浏览 0提问于2020-08-04得票数 1
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最近我读了一些关于散列技术的论文。好像到处都是哈希。在加密中，哈希是在诸如md5哈希、sha哈希等技术中进行的。在机器学习中，哈希是为了高效的处理和节省存储而创建的短哈希码，如局部性敏感散列、最小散列、si
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我在miniflann.cpp中检查代码。flann中的局部敏感散列算法似乎只兼容CV_8U Mat类型，而不兼容sift生成<
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我有问题的括号放置和ifelse和让命令在网络徽标。我有很多关于斑块的不同条件--自己的(envi)和海龟自己的(生态位-选择，生态位范围)变量，这些变量决定了一个局部变量(多个)，然后被用来确定繁殖的概率。因此，局部变量“多重”可以是三个值(1,0.8或0.2)之一，然后与海龟自己的变量(特质-2)相乘，用来确定孵化发生的概率
浏览 4提问于2016-09-04得票数 1
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名字中有问题，坏运气岛，这是一种动态规划问题，这里是问题的链接。想象一下，我们有r石头，剪刀和p纸。让我们找出岩石杀死剪刀的概率(其他概率也是
浏览 6提问于2015-07-02得票数 1
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有谁在NLP领域听说过术语区域哈希吗？据我所知，区域散列是遍历文档和提取句子的过程。然后对句子的积累进行散列，接下来的n个句子继续这个过程.我还没有在Google上找到任何关于这方面的参考，所以我想知道它是否有不同的名称。它应该与测量文本的相似性/贴近度有关。
也许它指的是局部性敏感散列？
浏览 1提问于2013-08-27得票数 3
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有许多系统依赖于某些特定值的唯一性。任何使用GUID的东西都会出现(例如。( Windows注册表或其他数据库)，但也包括从对象中创建哈希来标识它的东西，因此需要该哈希是唯一的。哈希表通常不介意两个对象是否具有相同的哈希，因为散列只是用于将对象分解为类别，因此在查找时，表中的并非所有对象都必须进行比较，只有在相同类别(桶)中的对象才能与搜索对象进行身份比较。我的例
浏览 5提问于2009-07-08得票数 7
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浏览 3提问于2014-04-14得票数 1
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我使用核密度估计来计算项目发生的概率密度函数。
使用这个输出，我想找到所有的局部极小值和准则。我对不同的局部-min/max提取方法感兴趣。
浏览 0提问于2020-01-15得票数 3
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字符串不是由单词组成的，它们本质上是随机组合的字符。天真地，我们使用运行时O(a*b)计算O(a*b)，其中a,b是两个字符串的长度。我们对所有的n^2对都这样做，这给出了O(n^2*a*b)的总体运行时，
浏览 2提问于2018-02-16得票数 10
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我在一个任务上遇到了一些问题，我要为一个给定的函数创建一个算法，该算法接受一个字符串，并将其转换为一个40位的哈希值。因此，我必须找到两个具有相同值的不同散列。助教给了我们一个提示，在我得到合理的概率之前，使用生日悖论来找出不同的字符串的数量。我的问题是，在没有字符串和没有设定长度的情况下，我应该如何处理这个问题。
浏览 0提问于2013-09-20得票数 1
} [h(x_1) = y_1 ~\text{and}~ h(x_2) = y_2] \le \frac{1}{2^{2m}}
如果h: \{0,1\}^n \rightarrow \{0,1\}^m和一个由于我不完全理解幻灯片上的反例(h(x) = x)，所以我正在寻找一个反例，并直观地描述这两个定义之间的差异？
浏览 0提问于2019-09-30得票数 3
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假设我有一个哈希算法，它很好很平滑(出现任何一个哈希值的概率与任何其他值相同)。现在假设我选择了100个哈希值。在给定2个值的碰撞几率的情况下，如何计算这100个值中的碰撞几率？
这个问题的一般解决方案是什么，这样我就可以提出一些散列
浏览 0提问于2009-03-25得票数 20
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校正概率差，但混淆矩阵分类好
、、、、
我有一个不平衡的数据集。我的目标是通过混淆矩阵平衡敏感性和特异性。我在r中使用了glmnet和课堂权重。该模型很好地平衡了灵敏度/特异性，但我看了校准图，而概率没有得到很好的校准。我读过关于校准概率的文章，但我想知道我的目标是否是产生等级预测是否重要。如果这确实重要，我还没有找到一种方法来校准使用插入符号：：train()时的概率。
浏览 14提问于2022-09-18得票数 0
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