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沙龙
1
回答
K
近邻
算法
在现实生活中经常使用吗?
、
我正在通过“Python机器学习入门:数据科学家指南”一书来教自己机器学习,我现在在k
近邻
部分。作者指出,由于“预测速度慢,不能处理多个特征”,该
算法
在实际生活中很少使用。然而,在许多文章中,k
近邻
被提到是数据科学家
最
流行的
算法
之一。有人能在这里给我解释一下吗?
浏览 2
提问于2018-12-10
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3
回答
在使用最
近邻
算法
对图像进行分类时,通常使用什么特征?
、
、
、
如果要对图像执行K-
近邻
算法
进行分类,如何从图像中提取特征?
最
简单、最有效的方法是什么?
浏览 2
提问于2010-12-08
得票数 1
5
回答
填充numpy数组中的空白
、
、
、
、
我只想以
最
简单的方式插入一个3D数据集。线性插值,最
近邻
,所有这些都足够了(这是从一些
算法
开始的,所以不需要准确的估计)。除了使用kdtree或类似的方法编写一个成熟的最
近邻
算法
之外,我真的找不到一个通用的N维最
近邻
插值器。
浏览 0
提问于2011-04-05
得票数 15
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1
回答
大多数相似汽车的Django自引用类
、
、
、
、
使用最
近邻
算法
,我已经为每辆车计算了
最
相似的汽车列表,并希望能够显示例如
最
相似的五辆汽车的特征。我想在我的类中为most_similar_cars使用哪种类型的字段?请注意,这种关系不是对称的。也就是说,虽然汽车B可能是汽车A的最
近邻
居,但汽车A不一定是汽车B的最
近邻
居。我还需要能够区分
最
相似的、第二相似的、第三相似的等等。
浏览 20
提问于2016-07-21
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4
回答
大多数机器学习技术是由线性回归和kNN产生的吗?
、
、
在阅读时,我偶然发现了这句话: 今天使用的
最
流行的技术中有很大一部分是这两个简单过程的变体。事实上,1
近邻
,其中最简单的,占据了低维问题市场的很大一部分。它是参考线性回归和k-最
近邻
算法
.我想知道这句话有多准确。更具体地说,今天使用的流行ML方法不依赖于这两种简单方法的假设和特性?
浏览 8
提问于2014-02-03
得票数 1
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1
回答
返回n个不同最
近邻
向量的索引
、
、
、
在一组D维向量中,最
近邻
居
算法
可以有效地获取整个集合中每个向量的n个最
近邻
居。 然而,在这样的集合中,如果有多个相同的向量,最
近邻
居
算法
将首先返回相同的向量作为最近的向量。但是,有没有一种
算法
就像最
近邻
搜索一样,不考虑相同的向量?
浏览 3
提问于2012-12-19
得票数 0
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1
回答
我们如何使用最
近邻
插值
算法
绕自定义轴心点旋转RGB图像?
、
、
、
、
我正在尝试理解计算机视觉中的图像插值
算法
。我意识到有一大堆插值技术,如线性,双三次,最
近邻
等,用于图像旋转。最
近邻
技术似乎是这一领域
最
简单的
算法
。此外,上面帖子中的大多数答案只是抛出了一些代码,没有太多解释最
近邻
技术是如何实现图像旋转问题的……谁能解释一下如何使用最近的邻居围绕自定义轴心点(下图中显示的红色标记)旋转RGB图像(如下图所示)?
浏览 43
提问于2019-06-24
得票数 1
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1
回答
如何训练K
近邻
野猪(Knn)?
、
、
、
有没有办法告诉Python中的Knn函数,在我预测可能的结果之前,他应该多久训练一次模型?根据我的理解,如果一个模型被训练了不止一次,它就会更健壮。还是我搞错了?从我的代码来看,这个模型很可能是一次训练:neigh.fit(X_train, y_train)
浏览 6
提问于2022-09-11
得票数 0
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2
回答
数据集Node.js中的最
近邻
、
、
、
给定一个文档,我希望在数据库中找到
最
相似的文档。 我的想法是实现某种
近邻
算法
,该
算法
将所有记录作为训练序列,并返回
最
相似的文档(包括这两个文档相似程度的某种百分比)。
浏览 0
提问于2013-01-15
得票数 1
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2
回答
到最
近邻
居的平均距离的近似值?
、
、
、
而我正在寻找的另一个
算法
:一个免费的C/C++实现的到最
近邻
居的平均距离问题。如果可以,则为ε近似值。
浏览 1
提问于2011-09-07
得票数 1
1
回答
在MATLAB中如何选择RELIEFF
算法
中的k值
、
、
我使用relieff
算法
来研究各种输入的排序,以解决一个分类问题。我有五个输入和大约500个观察。我用MATLAB来解决这个问题。我想知道如何为ReliefF
算法
选择k的值
浏览 5
提问于2016-03-13
得票数 2
1
回答
最
近邻
2维
给定2维空间中的一个点集合S,提供一个
算法
来计算该集合中每个点的最
近邻
居(欧几里得)。我想这叫做最
近邻
图,不是吗?有没有现有的有效
算法
(N log N),其中N= len(S)?
浏览 0
提问于2010-09-11
得票数 1
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1
回答
sklearn半径中的k
近邻
-椭圆
、
当我在sklearn中使用knn
算法
时,我可以得到我指定的半径内的最
近邻
居,即它返回该半径内最
近邻
居的圆形。有没有一个实现可以指定两个半径值来返回最
近邻
居的椭圆形状?
浏览 3
提问于2016-06-29
得票数 4
4
回答
我如何利用最
近邻
搜索
算法
来进行固定半径搜索?
、
、
最
近邻
搜索问题有很多工作,所以我想知道如果我想做,我可以利用这些
算法
进行最
近邻
搜索吗? 也许我可以一遍又一遍地做k
近邻
搜索,直到我找到一个超出半径范围的点,但我想这可能会造成很多浪费。
浏览 43
提问于2015-04-23
得票数 6
3
回答
有没有可能找到KD-树中*IN*节点的KNN?
、
、
、
我的实现语言是C++,但我更需要
算法
或通用帮助,谢谢! 谢谢,斯蒂芬
浏览 0
提问于2010-03-27
得票数 0
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3
回答
多维空间的归一化,这是什么
算法
?
、
、
、
我只是想从Weka
近邻
算法
中获得一些好的结果。我将在我的解释中使用一些冗余作为一种尝试让概念理解的方法: 有没有一种方法可以使多维空间标准化,使任何两个实例之间的距离始终与对因变量的影响成正比?换句话说,我有一个统计数据集,我想使用“最
近邻
”
算法
来查找与指定测试实例
最
相似的实例。不幸的是,我的初始结果是无用的,因为两个在值上非常接近的属性与因变量的相关性很弱,这将错误地偏向距离计算。在最
近邻
距离计算中,可以使用什么
算法
来适当设置每个自变量的权重,以使距离与因变量在统计上
浏览 0
提问于2015-11-02
得票数 1
1
回答
用于矢量数据的受限Boltzmann机器的替代方案(而不是二进制)
、
、
、
我有一个非常大的语料库,每个元素都包含大量的高维数据。元素不断被添加到语料库中。潜在地,每次交互只需要考虑语料库的一部分。元素被标记,可能带有多个标签和与这些标签的强度相关联的权重。据我所知,数据并不稀疏。我的目标是高端智能手机设备。理想情况下,处理可以在同一设备上完成,但我对将其传输到普通服务器的可能性持开放态度。我一直在阅读有关随机forrest决策树、受限boltzmann机器、深度学习boltzm
浏览 2
提问于2012-09-23
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2
回答
什么样的数据科学编程
算法
就像连续变量的朴素贝叶斯?
、
、
、
、
我正在努力建立和训练一种机器学习数据科学
算法
,它能正确地预测总统在哪个县获胜。我有以下培训数据的信息。我知道朴素贝叶斯是一个很好的分类器,用于尝试多属性预测的
算法
。然而,我读到了第一步,因为朴素贝叶斯分类器需要一个频率表。我的问题是,上述所有属性都是连续的数值性质,不属于“是”或“否”的类别。我也考虑过使用k最
近邻
算法
,但这看起来并不是
最
精确的,而且对我来说,对属性的权重也是
最
正确的……我正在寻找一个监督的
算法
,因为我有训练数据。有人能给我推荐使用哪种
算法</e
浏览 4
提问于2015-12-21
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1
回答
NearestNeighbours与KNearestNeighbour的区别
最
近邻
和KNN之间有什么不同,或者它们引用的是相同的
算法
? 如果它们都属于不同的类型。使用n_neighbor通过最
近邻
查找关联有哪些不同的用例?
浏览 1
提问于2020-04-24
得票数 0
1
回答
在图形数据视图中剔除像素的
算法
?
、
、
、
在我开始使用我自己的弱启发式
算法
之前,我想看看是否有任何用于解冻/组合数据的首选
算法
。有没有这样的
算法
,或者我应该开始编写我自己的解决方案?
浏览 1
提问于2010-12-29
得票数 0
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