KNN既能做分类又能做回归,还能用来做数据预处理的缺失值填充。 KNN模型具有很好的解释性,一般情况下,对于简单的机器学习问题,可以使用KNN作为基线(Baseline)。推荐系统中也有着KNN的应用,如文章推荐系统,对于一个用户A,我们可以把与A最相近的k个用户浏览过的文章推送给A。 机器学习领域中,好的数据非常重要,有句话...
由于KNN模型具有很好的解释性,一般情况下对于简单的机器学习问题,我们可以使用KNN作为 Baseline,对于每一个预测结果,我们可以很好的进行解释。推荐系统的中,也有着KNN的影子。例如文章推荐系统中, 对于一个用户A,我们可以把和A最相近的k个用户,浏览过的文章推送给A。 机器学习领域中,数据往往很重要,有句话叫做:“...
KNN虽然很简单,但是人们常说"大道至简",一句"物以类聚,人以群分"就能揭开其面纱,看似简单的KNN即能做分类又能做回归, 还能用来做数据预处理的缺失值填充。由于KNN模型具有很好的解释性,一般情况下对于简单的机器学习问题,我们可以使用KNN作为 Baseline,对于每一个预测结果,我们可以很好的进行解释。推荐系统的中,也...
由于KNN模型具有很好的解释性,一般情况下对于简单的机器学习问题,我们可以使用KNN作为 Baseline,对于每一个预测结果,我们可以很好的进行解释。推荐系统的中,也有着KNN的影子。例如文章推荐系统中, 对于一个用户A,我们可以把和A最相近的k个用户,浏览过的文章推送给A。 机器学习领域中,数据往往很重要,有句话叫做:“...
由于KNN模型具有很好的解释性,一般情况下对于简单的机器学习问题,我们可以使用KNN作为 Baseline,对于每一个预测结果,我们可以很好的进行解释。推荐系统的中,也有着KNN的影子。例如文章推荐系统中, 对于一个用户A,我们可以把和A最相近的k个用户,浏览过的文章推送给A。
Baseline,对于每一个预测结果,我们可以很好的进行解释。推荐系统的中,也有着KNN的影子。例如文章推荐系统中, 对于一个用户A,我们可以把和A最相近的k个用户,浏览过的文章推送给A。 机器学习领域中,数据往往很重要,有句话叫做:"数据决定任务的上限, 模型的目标是无限接近这个上限"。
由于KNN模型具有很好的解释性,一般情况下对于简单的机器学习问题,我们可以使用KNN作为 Baseline,对于每一个预测结果,我们可以很好的进行解释。推荐系统的中,也有着KNN的影子。例如文章推荐系统中, 对于一个用户A,我们可以把和A最相近的k个用户,浏览过的文章推送给A。
总结如下:我在本次实验中,首先使用了实验ppt中推荐的网络结构以及优化器等等方法,得到了一个baseline。然后我分别在网络结构、优化器、激活函数方面进行了探索与思考,在网络结构方面,我又尝试了使用LeNet-5以及AlexNet卷积神经网络结构进行尝试,另外我还单独测试了基于KNN和线性、非线性的SVM对于MNIST分类的效果。另外,...
与 Baseline FC-CLIP模型相比,作者在A-847、PC-459、A-150、PC-59和PC-21上的mIoU分别提升了**+2.6、+1.7、+7.2、+4.4、+3.5**。在检索增强的情况下,长尾数据集(如A-847和PC-459)的性能通常有所提高。作者的方法旨在补充开放词汇语义分割的进展,这些结果强调了作者在处理复杂分割任务时的鲁棒性和适应性...
上图是kNN-NER方法在三个中文NER数据集实验的结果,可以看出:在对比的baseline下,加入kNN机制都有提升,在Weibo数据集上最高达1.23个点提升,还是很明显的。 上图是显示在不同比例的数据集下kNN-NER模型的表现,可以看出:在训练集5%的情况,kNN-NER对比常规序列模型有近2个点的提升,说明论文在小样本学习上表现更好。