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  • [笔记]《算法图解》第十章 K最近邻算法

    K最近邻算法

    简称KNN,计算与周边邻居的距离的算法,用于创建分类系统、机器学习等。
    算法思路:首先特征化(量化) 然后在象限中选取目标点,然后通过目标点与其n个邻居的比较,得出目标的特征。

    余弦相似度

    在实际工作中,经常使用余弦相似度(cosine similarity)。假设有两位品味类似的用户,但其中一位打分时更
    保守。他们都很喜欢Manmohan Desai的电影Amar Akbar Anthony,但Paul给了5星,而Rowan只
    给4星。如果你使用距离公式,这两位用户可能不是邻居,虽然他们的品味非常接近。

    机器学习之ORC

    关键点是要浏览大量数字图像,并提取数字的特征,这在机器学习中称为训练
    如何自动识别出这个数字是什么呢?可使用KNN。
    (1) 浏览大量的数字图像,将这些数字的特征提取出来。
    (2) 遇到新图像时,你提取该图像的特征,再找出它最近的邻居都是谁!

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/everfight/p/grokking_algorithms_note_10.html
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