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关键词

KNN及其Python实现

k-NN是一种基本的分类和回归方,用于分类时,思路较简单:通过计不同特征之间的距离方来得到的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。 k=1的情况被称为。如果选择较大k值,相当于用较大领域中的训练实例进行预测,此时容易出现一些较远的训练实例(不相似的)也会对预测起作用,k值得增大就意味着整体模型变简单了。 三、实现步骤:step.1---初始化距离为大值step.2---计未知样本和每个训练样本的距离diststep.3---得到目前K个样本中的大距离maxdiststep.4---如果 dist小于maxdist,则将该训练样本作为K-样本step.5---重复步骤2、3、4,直到未知样本和所有训练样本的距离都完step.6---统计K-样本中每个类标号出现的次数step 四、优化实现k-NN时,主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速搜索,这点对于维数大及训练数据容量大的特征空间尤为重要,k-NN简单的实现方是线性扫描,即计每个输入实例和训练实例的距离,训练集很大时

1.5K70

如何选择佳的

介绍一种通过数据驱动的方,在自定义数据集上选择快,准确的ANN ? 人工神经网络背景 KNN是我们常见的聚类,但是因为神经网络技术的发展出现了很多神经网络架构的聚类,例如 一种称为HNSW的ANN与sklearn的KNN相比,具有380倍的速度,同时提供了 World graphs)一些其他作为数据科学家,我我们这里将制定一个数据驱动型决策来决定那种适合我们的数据。 在本文中,我将演示一种数据驱动的方,通过使用出色的an-benchmarks GitHub存储库,确定哪种ANN是自定义数据集的佳选择。? 在此数据集上,scann在任何给定的Recall中具有高的每秒查询数,因此在该数据集上具有佳的。 ?总流程 这些是在自定义数据集上运行ann-benchmarks代码的步骤。

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    《图解》第10章 K

    一种办是看它的居。来看看离它的三个居?在这三个居中,橙子比柚子多,因此这个水果很可能是橙子。你刚才就是使用K(k-nearest neighbours,KNN)进行了分类!?

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    K(KNN)介绍及实现

    KNN,即K nearest neighbor,K。KNN的思想非常简单,所需的数学知识较少。 比如下图,星星是一个新的样本,要判断星星是属于蓝色的还是黄色的样本分类,就要看它周围的居是什么分类。假设K=3,就是看周围三个点的分类,如图,周围有两个红点,一个黄点,应该归类为红色类别。? KNN的计中,先计距离,比较常见的是欧拉距离:?也就是两个点(或者多个点)对应的横纵坐标差的平方和,然后开平方。

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    Otto产品分类挑战赛亚军:不要低估

    Kaggle的这篇博文,通过对奥托集团产品分类挑战赛亚军Alexander Guschin的访谈,介绍了一种有效的核心技术方,并解释了为什么不应该低估的威力。 在本篇博文中,Alexander将分享他的核心技术方,并且解释为什么不应该低估的威力。?3848位参赛选手共3514支队伍竞相对Otto集团产品线上的物品进行分类基本信息1. 在观察数据时你重要的发现是什么?主要的发现可能是KNN能够实现非常好的元特征,绝不要低估。 同样也让人感兴趣的是,对于一些其他类的类别,比如类别1和类别2,将这些类别进行专门地区别是非常值得尝试的。?holdout终预测模型3. 对于其中的某一发现你有没有很吃惊? 此外,在论坛里要一直将你自己方的性能和别人的进行对比。当你发现你的比论坛里别人报告的要差很多时,去检查基准和其他段时间的一些比赛,并试着将改错误指出来。

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    如何在Python中快速进行语料库搜索:

    选自Medium作者:Kevin Yang机器之心编译参与:路雪,我一直在研究在 GloVe 词嵌入中做加减。 随后,如果我们有这些词嵌入对应的语料库,那么我们可以通过搜索找到相似的嵌入并检索相应的词。如果我们做了这样的查询,我们会得到:我们有很多方来搜索语料库中词嵌入对作为查询方式。 是搜索该出现时候了:它可以快速返回似结果。很多时候你并不需要准确的佳结果,例如:「Queen」这个单词的同义词是什么? 在这种情况下,你只需要快速得到足够好的结果,你需要使用搜索。在本文中,我们将会介绍一个简单的 Python 脚本来快速找到。 现在我们可以使用 Annoy 索引和 lmdb 图,获取查询的

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    教程 | 如何在Python中快速进行语料库搜索:

    选自Medium作者:Kevin Yang机器之心编译参与:路雪,我一直在研究在 GloVe 词嵌入中做加减。 如果我们做了这样的查询,我们会得到:King + (Woman - Man) = Queen我们有很多方来搜索语料库中词嵌入对作为查询方式。 是搜索该出现时候了:它可以快速返回似结果。很多时候你并不需要准确的佳结果,例如:「Queen」这个单词的同义词是什么? 在这种情况下,你只需要快速得到足够好的结果,你需要使用搜索。在本文中,我们将会介绍一个简单的 Python 脚本来快速找到。 用 a.get_nns_by_vector(v, num_results) 获取 Annoy 的

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    机器学习(一):k(kNN)

    一、概述kNN,即K(k-NearestNeighbor)分类,是简单的机器学习,没有之一。 该的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个相似(即特征空间中)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。K通常是不大于20的整数。 KNN中,所选择的居都是已经正确分类的对象。该方在定类决策上只依据的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。? K个数据,则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数多的那个分类,其的描述为:(一)计测试数据与各个训练数据之间的距离;(二)按照距离的递增关系进行排序;(三)选取距离小的K个点;(四)确定前 终,返回targetLabel = ’A’五、Github代码下载地址kNNGithub下载

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    python k_python中的k示例

    参考链接: K居的Python实现python k      K居(KNN) (K-Nearest Neighbors (KNN))      KNN is a supervised 为了理解KNN分类,通常好通过示例来展示。 本教程将演示如何在遇到自己的分类问题的情况下在Python中使用KNN。 预测从未知点x到数据中所有点的距离。 然后,通过增加与x的距离来对数据中的点进行排序。 通过从“ K”个点预测多数标签来进行预测。        我们可以尝试通过修改居数来提高结果的准确性。 这可以使用肘部方来实现。        https:towardsdatascience.comk-nearest-neighbors-algorithm-in-python-by-example-79abc37a4443 python k

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    【机器学习】kNN-(附源码)

    介绍:kNN (k-Nearest Neighbour) 是一种用于分类和回归的非参数的方,可以用目标点周围所观察到的数据得平均值来预测出目标点 x 的值。 本文将会介绍kNN的回归和分类,交叉验证和kNN的缺点。1)kNN回归:?其中N{k}(x)是训练样本中离目标x的k个样本。 根据以上公式,我们可以看出在预测y的值时,kNN是求在训练样本中离x周围的k个样本所对应y值们的平均值。以R语言为例,我们需要安装“kknn”包,简单的1NN例子如下:? 在寻找平衡点时,我们可以用交叉验证方寻找优解。 但在平时建立模型是我们需要注意,kNN模型在每次预测时需要储存所有的训练样本数据,因为在预测时需要返回训练样本找的所有k个点。

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    图像搜索|高维空间搜索

    这里就面临这样的一个问题:特征向量一般都是高维,使用暴力相似度的话会非常耗时,满足不了实际应用场景;没有等你完,使用者的心就哇凉哇凉的,没有耐心等待的,而使用淘宝拍立淘的时候,响应速度非常快, 这个时候就需要考虑使用一些快速计的方——ANN。ANN一看到ANN,第一反应应该是人工神经网络,这里是Approximate Nearest Neighbor,。 关于这方面的有很多,比如Annoy, scikit-learn ,hnswlib, nmslib等等。 这里介绍python的使用方。 https:github.comnmslibnmslibblobmasterpython_bindingsparameters.md参考高维空间搜索评测(https:zhuanlan.zhihu.comp37381294

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    斯坦福CS231n项目实战(一):k(kNN)分类

    红色石头的专栏 我的知乎:红色石头 我的微博:RedstoneWill的微博 我的GitHub:RedstoneWill的GitHub 我的微信公众号:红色石头的机器学习之路(ID:redstonewill) k分类 (kNN,K Nearest neighbor)分类是一种简单的分类器之一。 在kNN训练过程中,它将所有训练样本的输入和输出label都存储起来。测试过程中,计测试样本与每个训练样本的L1或L2距离,选取与测试样本距离的前k个训练样本。 然后对着k个训练样本的label进行投票,票数多的那一类别即为测试样本所归类。?其实,kNN分类非常简单,可以说在训练过程中基本没有,没有计过程,kNN分类实际上是一种识记类。 对于图像识别问题,根据不同图片的像素值进行kNN,一般识别正确率不高,但是整个过程可以了解一下。下面是kNN分类的示例代码,所选择的数据库是CIFAR10。

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    K-

    K-概述(k-Nearest Neighbor,KNN)K-采用测量不同的特征值之间的距离方进行分类。 输入没有标签的新数据后,将新数据每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后提取样本集中特征相似的数据()的分类标签。一般来说我们只选择样本数据集中前k个相似的数据。 3.分析数据:可使用任何方。4.训练:此步骤不适用与K-5.测试:计错误率。 6.使用:首先需要输入样本数据和结构化的输出结果,然后运行k-判定输入数据分别属于哪个分类,后应用对计出的分类执行后续的处理。2. 准备数据集在构造完整的k-之前,我们还需要编写一些基本的通用函数,新建KNN.py文件,新增以下代码:#!

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    K

    k的思想了,是kk=1时的一种特殊情况。 k简称kNN,由Thomas等人在1967年提出。 ,c3.终的分类结果为argmaxiCi在这里argmaxiCi表示大的值Ci对应的那个类i。如果看k=1,k退化成。 k实现简单,缺点是当训练样本数大、特征向量维数很高时计复杂度高。因为每次预测时要计待预测样本和每一个训练样本的距离,而且要对距离进行排序找到的k个样本。 在实现时可以考虑样本的权重,即每个样本有不同的投票权重,这称方称为为带权重的k。另外还其他改进措施,如模糊k。kNN也可以用于回归问题。

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    K

    k的思想了,是kk=1时的一种特殊情况。 k简称kNN,由Thomas等人在1967年提出。 上面的例子是二分类的情况,我们可以推广到多类,k天然支持多类分类问题。预测k没有求解模型参数的训练过程,参数k由人工指定,它在预测时才会计待预测样本与训练样本的距离。 image.pngk实现简单,缺点是当训练样本数大、特征向量维数很高时计复杂度高。因为每次预测时要计待预测样本和每一个训练样本的距离,而且要对距离进行排序找到的k个样本。 在实现时可以考虑样本的权重,即每个样本有不同的投票权重,这称方称为为带权重的k。另外还其他改进措施,如模糊k

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    k-

    《机器学习实战》一书介绍的第一个是k-。简单的说,k-采用测量不同特征值之间的距离方进行分类。 其工作机制非常简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其的k个训练样本,然后基于这k个“居”的信息来进行预测。《机器学习实战》一书给出的示例都是分类,其实该也适用于回归任务。 输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与训练样本对应的特征进行比较,然后提取样本集中特征相似数据()的分类标签。一般来说,选择k个相似的数据,这就是k-中k的出处。 从前面的分析可以看出,k-没有显式的训练过程,在训练阶段仅仅是把样本保存起来,训练时间开销为零,待收到测试样本后再进行处理。这个存在两个关键点:k值如何选择。 当然这个也有许多优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。书中给出了一个使用k-识别手写数字的完整例子,其错误率为1.2%。这已经是很高的精度了。

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    K-

    K-实现&python中k-使用&模型评估 概述简单地说,k采用测量不同特征值之间的距离方进行分类。k-优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后提取样本集中特征相似数据()的分类标签。 一般来说,我们只选择样本数据集中前k个相似的数据,这就是k-中k的出处,通常k是不大于20的整数。后,选择k个相似数据中出现次数多的分类,作为新数据的分类。 ,test_lable)超参数&模型参数超参数:在模型运行前需要决定的参数模型参数:过程中学习的参数显然,KNN中没有模型参数寻找佳超参数sklearn_KNeighborsClassifier n_neighbors:从待分类点K个值中进行判断,默认为5weights:距离权重,可选参数 ‘uniform’:的K个点权重相同‘distance’:的K个点中,的点权重比远的点更高p

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    KNN

    K(KNN,k-NearestNeighbor)分类是数据挖掘分类技术中简单的方之一。所谓K,就是k个居的意思,说的是每个样本都可以用它的k个居来代表。 kNN的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个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。 该方在确定分类决策上只依据的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方在类别决策时,只与极少量的相样本有关。 -- 百度百科KNN思想根据上文 K-means 分类,可以将一堆 毫无次序 的样本分成N个簇,如下:? ,分类的标准和选取的K值有很大关系KNN实现假设训练样本为:clusters = { cluster2: {H: {y: 25, x: 27}, F: {y: 30, x: 36}, G: {y

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    k-

    k-(kNN)采用测量不同特征值之间的距离方进行分类。使用数据范围:数值型和标称型。优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点:计复杂度高、空间复杂度高。 k-的一般流程:收集数据。准备数据:格式化数据格式、归一化。分析数据。训练:不适用于k-。测试:计错误率。使用。 实施步骤:对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作:计已知类别数据集中的点与当前点之间的距离;按照距离递增次序排序;选取与当前点距离小的k个点;确定前k个点所在类别的出现频率;返回前k个点出现频率高的类别作为当前点的预测分类

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    k-

    k-定义k-(k-Nearest Neighbour,kNN)采用测量不同特征值之间的距离的方进行分类。 该方的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个相似(即特征空间中)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。 用官方的话来说,所谓k,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例的k个实例(也就是上面所说的k个居), 这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中 k-优缺点这里引用《Machine Learing In Action》原文: Pros: High accuracy, insensitive to outliers, no assumptions k-实现下面根据以上的流程实现kNNPython预备知识下面说说程序中用到的一些Numpy中的一些知识 1. tile tile(A, reps) Construct an array

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