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    帶有非數字數據的KNeighborClassifier失敗

    我試圖用非數字數據訓練KNeighborClassifier，但我提供的自定義度量允許計算樣本之間的相似度分數。 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最近的鄰居 - 我可以使用哪些函數？

    我在M.Nixon的書中發現了k個最近鄰居Mathcad的實現，但'distance'和'coord'函數不起作用。我該如何解決它？ mathcad implementation
    knn mathcad 2017-09-26

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    如何找到k的最佳值對於k-NN？

    我有4個不同的數據集，每個數據集都包含屬於兩個類別之一的二維樣本：1或2.每個樣本的類別標籤（1或2）位於最後一列。第一列和第二列包含表示樣本的2D點的座標。我的任務是， 對於K-NN找到k的最佳值，並將其與那些1-NN的使用Scikit 我是新來的機器學習和python比較。請讓我知道如何找到最好的k，並根據哪個衡量標準選擇最好的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況下，KNN的預計等級是什麼？

    在KNN (K nearest neighbour)分類器中，如果選擇K的偶數值，那麼多數投票規則或歐幾里得距離規則中的預測會是什麼。例如，如果有3班說 虹膜setosa 虹膜雲芝 虹膜弗吉尼亞 現在說我們的n_neighbors = 6價值。多數票投票規則有相當多的機會獲得平局結果？在大多數可視化中，這個地區都以白色表示，說不能做出任何決定。但是對於領帶的實際預測是什麼？這個問題很難模擬，相當概
    python machine-learning scikit-learn knn 2017-10-06

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    Scikit學習不字符串值在KNN

    我使用Scikit學會做工作 K最近Neigbour分類： from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier model=KNeighborsClassifier() model.fit(train_input,train_labels) 如果打印我的數據： print("train_input:") print(train_inpu
    python scikit-learn knn 2017-12-02

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    如何自信地驗證從Google Cloud Vision返回的對象檢測結果

    我正在嘗試構建一個程序，該程序可以正確，自信地識別Google Cloud Vision中的對象（表示爲GCV）。返回的結果在大多數時間都是正確的，因此每個標籤都有一定的準確度分數。 { "banana": "0.92345", "yellow": "0.91002", "minion": "0.89921", } 我正在使用的環境具有不同的閃電條件組合，並且物
    python machine-learning computer-vision knn google-cloud-vision 2017-12-03

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    允許插入的高效KNN實現

    假設我有多維數據集，其中有許多向量作爲數據。我正在寫一個算法，它需要做所有那些向量的k近鄰搜索 - 經典KNN。然而，在我的算法中，我向整個數據集中添加了新的向量，並且需要將這些新的向量包含到我的KNN搜索中。我想要有效地做到這一點。我研究了scikit-learn的KD樹和球樹，但他們不允許插入（根據概念的性質）。我不確定SR樹或R樹是否會提供插入，但在任何情況下，我都無法找到3D以外的數據的P
    python algorithm vector knn 2017-08-25

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    點的第k個最近鄰居的空間查詢

    我正在研究一個算法，該算法需要從某個給定查詢點的第k個最近點重複（歐幾里得）距離，所有查詢點都取自一個點向量。另外，我反覆需要找到某個點的給定半徑內的所有點。 我正在考慮使用nanoflann庫中的k-d樹。但是，knnSearch（）函數返回所有k個最近的鄰居，我不需要。 （雖然radiusSearch（）函數很適合我）。 有沒有更有效的方式來獲得我需要的東西，除了每次都通過所有k個最近的鄰居？
    c++ data-structures spatial knn nearest-neighbor 2017-09-02

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    如何在平庸的筆記本電腦上成功運行帶中等大小數據集的ML算法？

    我有一個8 GB的RAM和英特爾酷睿I5處理器的聯想IdeaPad筆記本電腦。我每100個維度有60k個數據點。我想做KNN，爲此我運行LMNN算法來查找Mahalanobis度量標準。 問題是在我的Ubuntu上運行一個空白屏幕2小時後出現。我沒有得到什麼問題！我的記憶變滿了還是別的什麼？ 那麼有什麼方法可以優化我的代碼？ 我的數據集：data 我LMNN實現： import numpy as
    python machine-learning knn mahalanobis 2017-09-04

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    計算KNN的歐氏距離

    我已經看到很多計算KNN的歐幾里得距離的例子，但是非情感分類的例子。 比如我有一句「一個非常接近的比賽」 如何計算的一句「偉大的博弈」的歐氏距離？
    machine-learning sentiment-analysis knn nearest-neighbor euclidean-distance 2017-09-05
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