而向量检索就是在一个给定向量数据集中,按照某种度量方式,检索出与查询向量相近的K个向量(K-Nearest Neighbor,KNN),但由于KNN计算量过大,我们通常只关注近似近邻(Approximate Nearest Neighbor,ANN)问题。 向量度量 常见的向量度量有四种:欧式距离、余弦、内积、海明距离 不同的度量方式对应不同的场景,通常欧式距离...
矢量搜索算法的两个主要类别是 k-最近邻 (kNN) 和近似最近邻(ANN,不要与人工神经网络混淆)。 kNN 很精确,但是计算量很大,不太适合大型数据集。 另一方面,ANN 提供了准确性和效率之间的平衡,使其更适合大规模应用程序。 kNN 的工作原理 矢量化:数据集中的每个数据点都表示为多维空间中的一个向量。
ANN算法是一种基于神经网络的学习算法,其基本思想是通过多层神经元的组合和非线性变换来实现复杂的模式识别和分类预测。ANN算法具有良好的非线性拟合能力和泛化能力,能够适应各种复杂的数据模式。但ANN算法的训练过程通常需要大量的数据和计算资源,并且容易陷入局部最优解或过拟合等问题。 因此,对于不同的问题,选择KNN算...
将最近邻算法扩展至大规模数据的方法是使用ANN算法(Approximate Nearest Neighbor),以彻底避开暴力距离计算。ANN 是一种在近邻计算搜索过程中允许少量误差的算法,在大规模数据情况下,可以在短时间内获得卓越的准确性。ANN 算法有以下几种:Spotify 的 ANNOY、Google 的 ScaNN、Facebook的Faiss 以及 HNSW 等 ,如下具体介...
近日,一家技术公司的数据科学主管 Marie Stephen Leo 撰文对 KNN 与 ANN 进行了比较,结果表明,在搜索到最近邻的相似度为 99.3% 的情况下,ANN 比 sklearn 上的 KNN 快了 380 倍。 作者表示,几乎每门数据科学课程中都会讲授 KNN 算法,但它正在走向「淘汰」!
KNN算法缺点: 一、 KNN算法是懒散学习方法(lazy learning,基本上不学习),一些积极学习的算法要快很多。 二、 类别评分不是规格化的(不像概率评分)。 三、 输出的可解释性不强,例如决策树的可解释性较强。 四、 该算法在分类时有个主要的不足是,当样本不平衡时,如一个类的样本容量很大,而其他类样本容量很小...
然而，KNN对你的数据做了最少的假设，除了精确的训练数据应该形成相对独立的聚类。ANN和SVM是众所周知的...
具体实现方式包括创建kd树，目标点正向走树结构找到叶子结点，然后从叶子结点向上回溯至最接近的k个点，这一过程详细见李航老师的《统计学习方法》。值得注意的是，KNN算法无需训练参数，创建kd树的过程亦无需参数支持。接着，我们转向近似最近邻算法（ANN）的概述，几乎所有ANN方法均通过简单的聚类对全空间...
人工神经网络算法(ANN),是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型和计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下,人工神经网络能在外在信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计数据建模工具,常用来对输入输出的复杂关系进行建模,或用来探索数据的模式。其中包...
使用过程中很多细节问题 更完整的刻画机器学习应用的流程kNN的过程二、scikit-learn 中的机器学习算法封装KNN/KNNN.pykNN_function/KNN.py 三、训练数据集、测试数据集判断机器学习算法的性能 playML/KNN.py playML/model_selection.py playML/__init__.py 四、分类的准确度playML/metrics.py ...