- $k$近邻法 (k-Nearest Neighbor;kNN) 是一种比较成熟也是最简单的机器学习算法,可以用于基本的分类与回归方法
K近邻法(knn)是一种基本的分类与回归方法。k-means是一种简单而有效的聚类方法。虽然两者用途不同、解决的问题不同,但是在算法上有很多相似性,于是将二者放在一起,这样能够更好地对比二者的异同。
作者:Moez Draief, Konstantin Kutzkov, Kevin Scaman, Milan Vojnovic
以图搜图、商品推荐、社交推荐等社会场景中潜藏了大量非结构化数据,这些数据被工程师们表达为具有隐式语义的高维向量。为了更好应对高维向量检索这一关键问题,杭州电子科技大学计算机专业硕士王梦召等人探索并实现了「效率和精度最优权衡的近邻图索引」,并在数据库顶会 VLDB 2021 上发表成果。
KNN算法是k-Nearest Neighbor Classification的简称,也就是k近邻分类算法。基本思路是在特征空间中查找k个最相似或者距离最近的样本,然后根据k个最相似的样本对未知样本进行分类。基本步骤为: (1)计算已知样本空间中所有点与未知样本的距离; (2)对所有距离按升序排列; (3)确定并选取与未知样本距离最小的k个样本或点; (4)统计选取的k个点所属类别的出现频率; (5)把出现频率最高的类别作为预测结果,即未知样本所属类别。 下面的代码模拟了上面的算法思路和步骤,以身高+体重对
本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree(Kd树)。Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor),例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理,然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍,最后给出一些参考文献和开源实现代码。
k-NN是一种基本的分类和回归方法,用于分类时,算法思路较简单:通过计算不同特征之间的距离方法来得到最近的k个训练实例,根据k个实例的类别采用多数表决等方式进行预测。而做回归分析时,则通过对k个实例取
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数。最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。
K近邻(k-nearest neighbors)算法是一个简单、直观的算法。它没有显式的学习过程,但是物理意义与思路都非常容易理解。
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本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要使用kNN算法解决回归问题的思路以及回顾总结前面学习到的知识。
k-d树(k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索)。
1. K-近邻算法概述(k-Nearest Neighbor,KNN) K-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 优点:精度高、对异常数据不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围:数值型和标称型。 KNN工作原理是:存在一个样本数据集合(训练样本集),并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。
从今天开始,与大家分享我学习《Machine Learning In Action》这本书的笔记与心得。我会将源码加以详细的注释,这是我自己学习的一个过程,也是想通过这种方式帮助需要学习的童鞋的一种方式。
Kd-树概念 Kd-树其实是K-dimension tree的缩写,是对数据点在k维空间中划分的一种数据结构。其实,Kd-树是一种平衡二叉树。 举一示例: 假设有六个二维数据点 = {(2,3),(5
K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。
在机器学习的实践中,我们通常会遇到实际数据中正负样本比例不平衡的情况,也叫数据倾斜。对于数据倾斜的情况,如果选取的算法不合适,或者评价指标不合适,那么对于实际应用线上时效果往往会不尽人意,所以如何解决数据不平衡问题是实际生产中非常常见且重要的问题。
通过雷达,激光扫描,立体摄像机等三维测量设备获取的点云数据,具有数据量大,分布不均匀等特点,作为三维领域中一个重要的数据来源,点云主要是表征目标表面的海量点的集合,并不具备传统网格数据的几何拓扑信息,所以点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑关系,实现基于邻域关系的快速查找。
作者:51CTO博主 RaySaint 先前一篇文章《SIFT算法研究》讲了讲SIFT特征具体是如何检测和描述的,其中也提到了SIFT常见的一个用途就是物体识别,物体识别的过程如下图所示: 如上图(
k近邻法(或简称为kNN)是一种易于理解和实现的算法,也是一种功能强大的工具。
目录 1 K-近邻算法(KNN, k-NearestNeighbor) 2 K-近邻算法详述 3 K-近邻算法图片识别分类 4 参考文献 1 K-近邻算法(KNN, k-NearestNeighbor) 1.1 概念介绍 K-近邻算法(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法由Cover和Hart在1968年首次提出。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的
通过本文,你将了解并深刻理解什么是 KNN算法。 当然,阅读本文前,你最好会点python, 这样阅读起来才会没有障碍噢
何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居。
作者 | Charmve 来源 | 迈微AI研习社 k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的,先介绍基x`于实例学习的相关概念。 基于实例的学习 已知一系列的训练样例,很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述;但与此不同,基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。 从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例,它分析这个新实例与以前存储的实例的关系,并据此把一个目标函数值赋给新实例。 基于实例的方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上
目录[-] 前言 分类(Classification)是数据挖掘领域中的一种重要技术,它从一组已分类的训练样本中发现分类模型,将这个分类模型应用到待分类的样本进行预测。 当前主流的分类算法有:朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)、支持向量机(SVM)、KNN(K-Nearest Neighbors)、神经网络(NNet)、决策树(Decision Tree)等等。 KNN算法是一个理论上比较成熟的方法,最初由Cover和Hart于1968年提出,思路非常简单直观,易于快速实现。 基本思想 如下图所示
如果不同类别的训练样例数目稍有差别,通常影响不大,但若差别很大,则会对学习过程造成困扰。例如有998个反例,但是正例只有2个,那么学习方法只需要返回一个永远将新样本预测为反例的学习器,就能达到99.8%的精度;然而这样的学习器往往没有价值,因为它不能预测出任何正例。
总体来说这本书是不错的,对于算法的原理概述的比较准确,就是实战的代码过于简略,入门机器学习的话还是值得一看的
样本的特征数称为维数(dimensionality),当维数非常大时,也就是现在所说的维数灾难。 维数灾难具体表现在:在高维情形下,数据样本将变得十分稀疏,因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字,训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱,从而消减了学习器的泛化能力;同时当维数很高时,计算距离也变得十分复杂,甚至连计算内积都不再容易,这也是为什么支持向量机(SVM)使用核函数低维计算,高维表现的原因。
这些技术通常不是孤立存在的,而是相互交叉和融合的,以解决更复杂的问题。在实际应用中,根据具体的问题和数据特点选择合适的模式识别技术是至关重要的。
在DBSCAN密度聚类算法中,我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结,本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结,重点讲述参数的意义和需要调参的参数。
导读:在机器学习领域里,不存在一种万能的算法可以完美解决所有问题,尤其是像预测建模的监督学习里。 所以,针对你要解决的问题,最好是尝试多种不同的算法。并借一个测试集来评估不同算法之间的表现,最后选出一
在机器学习领域里,不存在一种万能的算法可以完美解决所有问题,尤其是像预测建模的监督学习里。 比方说,神经网络不见得比决策树好,同样反过来也不成立。 最后的结果是有很多因素在起作用的,比方说数据集的大小
导读:在机器学习领域里,不存在一种万能的算法可以完美解决所有问题,尤其是像预测建模的监督学习里。
Create something today even if it sucks.—— 作者不详
这一片将简单的介绍一些AlphaGo的相关算法,其中一些算法是之前介绍过的,未介绍过的那些将在接下来的日子详细展开*(近来有朋友问我关于最近半个月未更新的问题,~~~首先谢谢大家,但由于最近一直有一些
这里是林小编的新模块 ~ 一直想系统学习一下 R 语言关于机器学习的应用,主要从算法和 R 包的角度出发,并把自己的学习笔记分享出来,希望大家可以批评指正,一起交流,主要参考书是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr[1]》,本书涉及两个非常重要的 R 包为 mlr 和 tidyverse,感兴趣的读者可以先行安装:
导语:这几年来,机器学习和数据挖掘非常火热,它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时,越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界,而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的,但绝对是最重要的问
KNN算法(K近邻算法)不需要任何框架,仅用单纯的python语言就可以编写,这里不要误会,不是说仅能使用Python语言才行。理论上所有的语言都可以开发。相对来数,Python语言的胶水特性很赞,这也是这两年python语言如此火热的原因之一。
分享一篇今天新出的论文Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud,来自卡内基梅隆大学(CMU)的研究人员提出使用图神经网络(GNN)进行点云数据的3D目标检测,取得了最先进的效果,甚至超越了一些基于点云和RGB数据融合的检测方法,为这一领域开辟了新的技术方向。
KNN最邻近规则,主要应用领域是对未知事物的识别,即判断未知事物属于哪一类,判断思想是,基于欧几里得定理,判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近;
机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的)。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。 目前大部分降维算法处理向量表达的数据,也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之所以使用降维后的数据表示是因为在原始的高维空间中,包含有冗余信息以及噪音信息,在实际应用例如图像识别中造成了误
越来越多的数据流,让视觉相似度检索在应用场景中越来越难,例如微信每天都会产生十几亿甚至上百亿的流数据网络图片,给相似图片搜索带来了挑战。而视觉哈希编码技术逐渐成为实现相似性检索的有效途径。
本文为斯坦福大学CS231N课程的中文版内容笔记,已获得斯坦福大学课程Andrej Karpathy教授的授权翻译与发表。大数据文摘作品,未经授权禁止转载,转载具体要求见文末。 翻译:寒小阳&龙心尘 编者按:本期文章是我们为读者带来斯坦福课程文章第二个系列的【斯坦福深度学习与计算机视觉课程】专题第二期。文章内容为斯坦福CS231N系列,供有兴趣的读者感受、学习。 本课程的视频翻译也在同时进行,将在近期发布,敬请期待! 大数据文摘将陆续发布译文和视频,免费分享给各位读者。 我们欢迎更多感兴趣的志愿者加入我们
今天给大家分享一个在工业界、实际工作中非常常用的技术——向量检索。得益于深度学习、表示学习的迅猛发展,向量化检索逐渐成为实际应用中很常见检索方法之一,是深度学习时代很多成熟系统的基础模块,在诸如文档检索系统、广告系统、推荐系统应用广泛。通过离线或在线将实体表示成向量的形式,再进行向量之间的距离度量,实现线上检索。
本文共3800字,建议阅读6分钟。 选什么算法?本文为你梳理TOP10机器学习算法特点。
机器学习是一类算法的总称,这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律,并用于预测或者分类,更具体的说,机器学习可以看作是一个函数,输入是样本数据,输出是期望的结果,只是这个函数过于复杂,以至于不太方便形式化表达。
随着大语言模型Chatgpt的横空出世,大语言模型(Large Language Model, LLM)频繁地出现在公众的视野中,成为了商业、娱乐、教育等领域讨论的热点。在LLM众多的出色能力中,其强大的检索能力(Information Retrieval)能力备受瞩目。大语言模型本身不联网,但却好像能回答互联网上能搜到的大部分问题,包括包括事情发生的具体时间、人物关系和前因后果等等。然而,LLM的记忆能力和检索能力也不是无限的。比如,LLM的幻觉(Hallucination)问题就是学术界和工业界目前致力于解决的问题 [1]。幻觉指的是即使在不确定答案的情况下,LLM不但不会承认无法回答,还会以自信的口吻凭空捏造出事实,通常可以以假乱真。为了解决这一现象,许多研究方向被提了出来,而检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)就是其中的一种方法。对于用户的提问,RAG首先生成信息检索请求,然后在数据库中寻找相关的信息,最后,结合相关信息和用户的提问向大语言模型进行提问(流程示意图见图1)。因为在数据库中寻找到的信息都是真实可靠的,大语言模型会根据提供的真实数据进行回答,减少其幻觉的可能。不仅如此,RAG的范式极大的扩展了大语言模型的应用场景,使得其可以实现大规模内容的记忆与整理。许多应用也由此催生出来,包括虚拟人设、文章理解/总结等。在RAG中,如何在大量的内容向量(数以万计)中找到与检索向量相匹配的内容直接决定了生成的质量和效率。能否在短时间内得到丰富翔实的内容对于最后回答的生成起到了近乎决定行性的作用。在本篇文章中,我们将介绍近似近邻搜索的概念,并介绍其中三种常见的方法。
幸运的是,结合/融合/整合 (integration/ combination/ fusion)多个机器学习模型往往可以提高整体的预测能力。这是一种非常有效的提升手段,在多分类器系统(multi-classifier system)和集成学习(ensemble learning)中,融合都是最重要的一个步骤。
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