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。
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。
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
随着深度学习的发展和普及，很多非结构数据被表示为高维向量，并通过近邻搜索来查找，实现了多种场景的检索需求，如人脸识别、图片搜索、商品的推荐搜索等。另一方面随着互联网技术的发展及5G技术的普及，产生的数据呈爆发式增长，如何在海量数据中精准高效的完成搜索成为一个研究热点，各路前辈专家提出了不同的算法，今天我们就简单聊下当前比较常见的近邻搜索算法。
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。
前两日，在微博上说：“到今天为止，我至少亏欠了3篇文章待写：1、KD树；2、神经网络；3、编程艺术第28章。你看到，blog内的文章与你于别处所见的任何都不同。于是，等啊等，等一台电脑，只好等待..”。得益于田，借了我一台电脑（借他电脑的时候，我连表示感谢，他说“能找到工作全靠你的博客，这点儿小忙还说，不地道”，有的时候，稍许感受到受人信任也是一种压力，愿我不辜负大家对我的信任），于是今天开始Top 10 Algorithms in Data Mining系列第三篇文章，即本文「从K近邻算法谈到KD树、SIFT+BBF算法」的创作。
在小程序中，我们有许多近邻检索的场景：例如，在海量的小程序里为用户推荐潜在意图的小程序；在同样海量的小程序内容页面中，快速找到同一主题的下的资讯、视频、知识、商品等各类内容... 随着表示学习技术(Representation Learning)的不断发展，我们有了各种趁手的向量化工具，可以将海量的数据表示为高维图空间的顶点，他们的关系加上特点的距离测度则构成了图的边。那么问题就转化为如何在高维空间里实现快速近邻检索？这个问题有许多的解法，限于篇幅今天我们主要介绍基于HNSW的方法。 1. 前言 进入正题
KNN不是“夸你呢”的缩写，全称K-NEAREST NEIGHBOR，取首字母缩写为KNN，中译一般叫“K最近邻算法”，是一种常用的机器学习算法。
KD 树有许多应用，从对天文物体进行分类到计算机动画，再到加速神经网络，再到挖掘数据再到图像检索等。
Annoy 和 Milvus 都是用于向量索引和相似度搜索的开源库，它们可以高效地处理大规模的向量数据。
最近邻搜索 ( NNS ) 作为 邻近搜索（proximity search） 的一种形式，是在给定集合中找到与给定点最接近（或最相似）的点的优化问题（optimization problem）。相似度通常用不相似函数表示：对象越不相似，函数值越大。
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(
Scala认为def foo()这行代码定义了一个抽象方法。这是因为它没有捕捉到后面的大括号，认定def foo()是完整的一行语句。当编译时，它认为这是一个洗呢匿名代码块，应该在类构建过程中执行。
Create something today even if it sucks.—— 作者不详
作者：许敏 系列推荐 机器学习概念总结笔记（一） 机器学习概念总结笔记（二） 机器学习概念总结笔记（四） 12）分类决策树C4.5 C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进
在使用TensorFlow构建模型时，为了能够使用GPU的Device，你可能会用到下面的这样的写法。
50年前的kNN算法，只用14行代码在文本分类上超越风头正盛的Transformer，包括BERT——
随着词嵌入的兴起，其他领域的嵌入技术也随之发展，尤其是图嵌入 (Graph Embedding)，所以本篇给大家分享3个经典的图嵌入算法以及简单分析其与词嵌入的异同。
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。
机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说，这很容易让人混淆，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢，还是不一样的东西？作为开发人员，你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉，将有助于你厘清这个困惑。在本文中，我将阐述机器学习“算法”和“模型”之间的区别。
机器学习和深度学习技术在很多领域扮演着越来越重要的角色，以资金适配领域来说，它们在成本节约、推荐排序、收入机会和风险监控等方面可以带来明显的好处。但目前，机器学习和深度学习技术在资金适配方面的应用和探索仍缺乏一些经验。因此，消费分期产品“好分期”团队编写此文进行实践记录，同时也希望大家能提供一些宝贵意见。
Uber 的全球用户每天会产生500万条行程，保证数据的准确性至关重要。如果所有的数据都得到有效利用，t通过元数据和聚合的数据可以快速检测平台上的滥用行为，如垃圾邮件、虚假账户和付款欺诈等。放大正确的数据信号能使检测更精确，也因此更可靠。
📷 该 repo 的模型或代码结构如下所示： 1. 高斯混合模型 EM 训练 2. 隐马尔可夫模型 维特比解码 似然计算 通过 Baum-Welch/forward-backward 算法进行 MLE 参数估计 3. 隐狄利克雷分配模型（主题模型） 用变分 EM 进行 MLE 参数估计的标准模型 用 MCMC 进行 MAP 参数估计的平滑模型 4. 神经网络 4.1 层/层级运算 Add Flatten Multiply Softmax 全连接/Dense 稀疏进化连接 LSTM Elman 风格的 R
关于作者：Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师，专注于AI工程化及场景落地。持续学习中，期望与大家多多交流技术以及职业规划。
根据奥卡姆剃刀原则解决问题： 用能够满足需求的最简单的算法，如果绝对的必要，不要增加复杂性。
在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。模型严重偏向多数类，忽略了对许多用例至关重要的少数例子。这使得模型对于涉及罕见但高优先级事件的现实问题来说不切实际。
仅在欧洲，2011年最常进行的九项动物试验有57％的几率导致动物致命。几十年来，动物权利积极分子一直抗议这一有争议的做法，这一点也不足为奇。
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k-近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。 一、基于实例的学习。 1、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。 2、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，很多技术只建立目标函数的局部逼近，将其应用于与
k近邻算法是机器学习中最简单的算法之一，他是入门机器学习中的第一个算法。K近邻算法：
K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的分类和回归算法，它通过比较新样本与训练样本的距离来进行预测。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的K近邻算法，并介绍其原理和实现过程。
一、近邻算法(Nearest Neighbors) 1、近邻算法的概念 近邻算法(Nearest Neighbors)是一种典型的非参模型，与生成方法(generalizing method)不同的
- $k$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
编辑部 大家期待已久的R语言版块终于和你们见面了。本期是我们R语言编辑部Chen 编辑的文章。希望大家有所收获！ 1、引言 构建量化策略，首先需要找到具有所谓alpha的特征量，将这些特征量输入到数学模型学习出买入或者卖出信号，然后根据一定的出场规则出场。数学模型各种各样，有诸如线性回归、logistic回归的线性模型; 也有诸如神经网络、支持向量机等非线性模型。数学模型的目的是尽可能的将具有alpha的特征量准确的翻译成买入或者是卖出信号。相同的特征量，不同的模型，其翻译的精度是不一样的，所谓翻译精
k最近邻(kNN)算法是机器学习中最简单、最易于理解的分类算法之一。它基于实例之间的距离度量来进行分类，并且没有显式的训练过程。本文将介绍k最近邻算法的基本原理和使用方法，并通过一个示例来说明其应用过程。
目前，机器学习中的K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)算法被认为是处理文本分类的最好方法。但KNN分类算法有以下的缺陷：
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。
K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做分类预测时一般采用多数表决法，即训练集里和预测样本特征最近的K个样本，预测结果为里面有最多类别数的类别。KNN做回归预测时一般采用平均法，预测结果为最近的K个样本数据的平均值。其中KNN分类方法的思想对回归方法同样适用，因此本文主要讲解KNN分类问题，下面我们通过一个简单例子来了解下KNN算法流程。 如下图所示，我们想要知道绿色点要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色正方形？我们利用KNN思想，如果假设K=3，选取三个距离最近的类别点，由于红色三角形所占比例为2/3，因此绿色点被赋予红色三角形类别。如果假设K=5，由于蓝色正方形所占比例为3/5，因此绿色点被赋予蓝色正方形类别。
这是《算法图解》第十篇读书笔记，内容主要是K邻近算法的介绍。 1.K近邻算法简介 K近邻算法（K-nearest neighbor）是一个给定训练数据，根据样本数据最近的K个实例的类别来判断样本数据的类别或数值的算法。该算法可细分为两种类型：判断样本类别的分类算法，计算样本数据的值的算法。 2.python实现方式 可用python的scikit-learn包实现K近邻算法。 调用包的方式如下： from sklearn import neighbors #K近邻算法的分类算法 classifier=ne
最大最小距离和层次聚类算法的一个共同特点是某个模式一旦划分到某一类之后，在后续的算法过程中就不再改变了，而简单聚类算法中类心一旦选定后，在后继算法过程中也不再改变了。因此，这些方法效果一般不会太理想。
作者：Moez Draief, Konstantin Kutzkov, Kevin Scaman, Milan Vojnovic
Figure1:Block diagram of structure from motion
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