转自https://www.cnblogs.com/futurehau/p/6524396.html Annoy是高维空间求近似最近邻的一个开源库. Annoy构建一棵二叉树,查询时间为O(logn). Annoy通过随机挑选两个点,并使用垂直于这个点的等距离超平面将集合划分为两部分. 如图所示,图中灰色线是连接两个点,超平面是加粗的黑线.按照这个方法在每个子集上迭代进行划分. 依此类推,直到每个集合最多剩余k个点,下图是一个k = 10 的情况. 相应的完整二叉树结构: 随机投影森林. 一个思…

Annoy是高维空间求近似最近邻的一个开源库. Annoy构建一棵二叉树,查询时间为O(logn). Annoy通过随机挑选两个点,并使用垂直于这个点的等距离超平面将集合划分为两部分. 如图所示,图中灰色线是连接两个点,超平面是加粗的黑线.按照这个方法在每个子集上迭代进行划分. 依此类推,直到每个集合最多剩余k个点,下图是一个k = 10 的情况. 相应的完整二叉树结构: 随机投影森林. 一个思想依据是:在原空间中相邻的点,在树结构上也表现出相互靠近的特点,也就是说,如果两个点在空间上相互靠近,…

常考算法题解析 这一章节依托于上一章节的内容,毕竟了解了数据结构我们才能写出更好的算法. 对于大部分公司的面试来说,排序的内容已经足以应付了,由此为了更好的符合大众需求,排序的内容是最多的.当然如果你还想冲击更好的公司,那么整一个章节的内容都是需要掌握的.对于字节跳动这类十分看重算法的公司来说,这一章节是远远不够的,剑指Offer应该是你更好的选择. 这一章节的内容信息量会很大,不适合在非电脑环境下阅读,请各位打开代码编辑器,一行行的敲代码,单纯阅读是学习不了算法的. 另外学习算法的时候,有一个…

手写数字digits分类,这可是深度学习算法的入门练习.而且还有专门的手写数字MINIST库.opencv提供了一张手写数字图片给我们,先来看看 这是一张密密麻麻的手写数字图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字.在opencv3.0版本中,图片存放位置为 /opencv/sources/samples/data/digits.png 我们首先要做的,就是把这5000个手写数字,一个个截取出来,每个数字块大小为20*20.直接将…

使用C语言实现二维,三维绘图算法(2)-解析曲面的显示 ---- 引言---- 每次使用OpenGL或DirectX写三维程序的时候, 都有一种隔靴搔痒的感觉, 对于内部的三维算法的实现不甚了解. 其实想想, Win32中既然存在画线画点函数, 利用计算机图形学的知识, 我们用可以用纯C调用Win32实现三维绘图, 完全不用借助OpenGL和DirectX, 这有重复造轮子的嫌疑, 但是自己动手实现一遍, 毕竟也是有意义的. [效果演示] 原始效果(100条浮动曲线) 加密以后的效果(200条浮…

KNN(k-nearest neighbor的缩写)又叫最近邻算法 机器学习笔记--KNN算法1 前言 Hello ,everyone. 我是小花.大四毕业,留在学校有点事情,就在这里和大家吹吹我们的狐朋狗友算法---KNN算法,为什么叫狐朋狗友算法呢,在这里我先卖个关子,且听我慢慢道来. 一 KNN算法简介 KNN(k-nearest neighbor的缩写)又叫最近邻算法.是1968年由Cover和Hart提出的一种用于分类和回归的无母数统计方法.什么叫无母统计方法呢,这里作个补充:无母统计…

K最近邻算法(k-nearest neighbours,KNN) 算法 对一个元素进行分类 查看它k个最近的邻居 在这些邻居中,哪个种类多,这个元素有更大概率是这个种类 使用 使用KNN来做两项基本工作——分类和回归: 分类就是编组: 回归就是预测结果(如一个数字). 特征抽取 用于确定两个元素相似程度 方法 使用毕达哥拉斯公式 将可对比的类别转换为一组坐标 使用毕达哥拉斯公式 回归(regression) 回归可以预测结果 方法 对一元素分类(找寻影响因素) 查看其k个邻居 根据邻居的表现,计…

最近邻算法: 1.什么是最近邻是什么? kNN算法全程是k-最近邻算法(k-Nearest Neighbor) 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数以一个类型别,则该样本也属于这个类别,并具有该类别上样本的特征.该方法在确定分类决策上,只依据最近邻的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 下面举例说明: 即使不知道未知电影属于哪个类型,我们也可以通过某种方式计算,如下图 现在,我们得到了样本集中与未知电影的距离,按照距离的递增顺序,可以找到k个距…

Adaboost 算法实例解析 1 Adaboost的原理 1.1 Adaboost基本介绍 AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出.Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这 Adaboost 些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器).其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个…

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 谷歌在2017年发表了一篇论文名字教Attention Is All You Need,提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题,比如机器翻译.传统的神经机器翻译大都是利…