cs231n课后作业（1）

最新推荐文章于 2023-07-24 15:22:51 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/moguchen/article/details/79573910
本文介绍了一种在Cs231n课程中的K近邻(k-Nearest Neighbor, KNN)分类算法的实现方法，该方法通过矩阵运算避免了使用循环结构，提高了效率。主要内容包括计算训练样本与测试样本之间的距离，并利用numpy库中的函数进行矩阵操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

part one

k近邻算法无循环证明

Cs231n课程中knn算法的实现

 

 

dists += np.sum(np.multiply(X, X), axis = 1, keepdims = True).reshape(num_test, 1)

dists += np.sum(np.multiply(self.X_train, self.X_train), axis = 1, keepdims = True).reshape(1, num_train)

dists += -2 * np.dot(X, self.X_train.T)

dists = np.sqrt(dists)


moguchen
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