knn

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    带有非数字数据的KNeighborClassifier失败

    我试图用非数字数据训练KNeighborClassifier，但我提供的自定义度量允许计算样本之间的相似度分数。 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #Compute the "ASCII" distance: def my_metric(a,b): return ord(a)-ord(b) #Samples a
    python machine-learning scikit-learn knn nearest-neighbor 2017-09-22

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    Mathcad中K最近的邻居 - 我可以使用哪些函数？

    我在M.Nixon的书中发现了k个最近邻居Mathcad的实现，但'distance'和'coord'函数不起作用。我该如何解决它？ mathcad implementation
    knn mathcad 2017-09-26

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    如何找到k的最佳值对于k-NN？

    我有4个不同的数据集，每个数据集都包含属于两个类别之一的二维样本：1或2.每个样本的类别标签（1或2）位于最后一列。第一列和第二列包含表示样本的2D点的坐标。我的任务是， 对于K-NN找到k的最佳值，并将其与那些1-NN的使用Scikit 我是新来的机器学习和python比较。请让我知道如何找到最好的k，并根据哪个衡量标准选择最好的k。
    python scikit-learn classification data-science knn 2017-10-06

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    K的平均值和平局的情况下，KNN的预计等级是什么？

    在KNN (K nearest neighbour)分类器中，如果选择K的偶数值，那么多数投票规则或欧几里得距离规则中的预测会是什么。例如，如果有3班说 虹膜setosa 虹膜云芝 虹膜弗吉尼亚 现在说我们的n_neighbors = 6价值。多数票投票规则有相当多的机会获得平局结果？在大多数可视化中，这个地区都以白色表示，说不能做出任何决定。但是对于领带的实际预测是什么？这个问题很难模拟，相当概
    python machine-learning scikit-learn knn 2017-10-06

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    Scikit学习不字符串值在KNN

    我使用Scikit学会做工作 K最近Neigbour分类： from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier model=KNeighborsClassifier() model.fit(train_input,train_labels) 如果打印我的数据： print("train_input:") print(train_inpu
    python scikit-learn knn 2017-12-02

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    如何自信地验证从Google Cloud Vision返回的对象检测结果

    我正在尝试构建一个程序，该程序可以正确，自信地识别Google Cloud Vision中的对象（表示为GCV）。返回的结果在大多数时间都是正确的，因此每个标签都有一定的准确度分数。 { "banana": "0.92345", "yellow": "0.91002", "minion": "0.89921", } 我正在使用的环境具有不同的闪电条件组合，并且物
    python machine-learning computer-vision knn google-cloud-vision 2017-12-03

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    允许插入的高效KNN实现

    假设我有多维数据集，其中有许多向量作为数据。我正在写一个算法，它需要做所有那些向量的k近邻搜索 - 经典KNN。然而，在我的算法中，我向整个数据集中添加了新的向量，并且需要将这些新的向量包含到我的KNN搜索中。我想要有效地做到这一点。我研究了scikit-learn的KD树和球树，但他们不允许插入（根据概念的性质）。我不确定SR树或R树是否会提供插入，但在任何情况下，我都无法找到3D以外的数据的P
    python algorithm vector knn 2017-08-25

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    点的第k个最近邻居的空间查询

    我正在研究一个算法，该算法需要从某个给定查询点的第k个最近点重复（欧几里得）距离，所有查询点都取自一个点向量。另外，我反复需要找到某个点的给定半径内的所有点。 我正在考虑使用nanoflann库中的k-d树。但是，knnSearch（）函数返回所有k个最近的邻居，我不需要。 （虽然radiusSearch（）函数很适合我）。 有没有更有效的方式来获得我需要的东西，除了每次都通过所有k个最近的邻居？
    c++ data-structures spatial knn nearest-neighbor 2017-09-02

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    如何在平庸的笔记本电脑上成功运行带中等大小数据集的ML算法？

    我有一个8 GB的RAM和英特尔酷睿I5处理器的联想IdeaPad笔记本电脑。我每100个维度有60k个数据点。我想做KNN，为此我运行LMNN算法来查找Mahalanobis度量标准。 问题是在我的Ubuntu上运行一个空白屏幕2小时后出现。我没有得到什么问题！我的记忆变满了还是别的什么？ 那么有什么方法可以优化我的代码？ 我的数据集：data 我LMNN实现： import numpy as
    python machine-learning knn mahalanobis 2017-09-04

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    计算KNN的欧氏距离

    我已经看到很多计算KNN的欧几里得距离的例子，但是非情感分类的例子。 比如我有一句“一个非常接近的比赛” 如何计算的一句“伟大的博弈”的欧氏距离？
    machine-learning sentiment-analysis knn nearest-neighbor euclidean-distance 2017-09-05
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