4.7 INstance-Based Learning ,关于K近邻算法

最新推荐文章于 2024-08-29 16:16:28 发布
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#学习笔记 #数据挖掘

此博客为数据挖掘学习笔记，虽未展示具体内容，但可推测围绕数据挖掘相关知识，如关联规则挖掘、聚类分析等技术展开记录。
【CIKM 2021】推荐系统相关论文分类
发现问题，并解决问题，批判性思维
01-12 2603
第30届国际信息与知识管理大会（The 30th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, CIKM 2021）计划于2021年11月1日-11月5日在线召开。ACM CIKM是CCF推荐的B类国际学术会议，是信息检索和数据挖掘领域最重要的学术会议之一。这次会议共收到1251篇长文（Full paper）、290篇应用文（Applied paper）和626篇短文（Short paper）投稿，有271篇长文、
被裁20240927 --- YOLO 算法
最新发布
记录老板的每次pua，分享领导每天的毒鸡汤...
12-14 1340
被裁20240927---YOLO算法
Machine learning(4): Instance based learning
qq_38395376的博客
11-19 367
Numeric Attributes: For example: Nominal Attributes When the value of i is same as the value of j, the nominal attribute is 1 and other situtaion is 0. Distance Between Two Examples k-Nearest Neig...
Instance-Based Learning
03-14
Instance-Based Learning
监督学习四 基于实例的学习
二货胖纸的博客
08-25 7133
1、基于实例的学习（instance-based learning）       这应该是机器学习算法中最简单的算法，它不像其他算法需要在样本的基础上建立一般性的推理公式，而是直接通过存储的数据集进行分类或回归学习来得到结果。      它的缺点是对存储空间的需求很大，需要占用的空间直接取决于实例数量的大小，并且预测的时候需要与已知的实例进行比对，运行时间会相对慢。 2、饥饿式学习
Instance-based learning
行风
01-07 2010
1. 距离的定义： 欧氏距离 a. 属性值的标准化 b. 在实践中，属性之间距离的真正含义是什么？ 2. 如何寻找最近邻居？ a. kd-tree 既要求树有完美的平衡结构，又要求区域近似方形. 直角问题. b. ball tree  3. k-最近邻法 4. 最近邻规则在实践中的问题 a. 对于较大规模的训练数据集，速度往往很慢 b. 碰到干扰数据，性能表现较差 c. 当不同
机器学习理论之（11）：基于样本的学习（instance-based learning）——KNN 算法
qq_42902997的博客
05-23 1923
文章目录什么是 Instance-based learning如何比较样本（Comparing Instances）特征向量 （Feature Vectors）特征向量的度量（Similarity / Distance）相似度 （Similarity）余弦相似度（Cosine Similarity）距离（Distance）欧几里得距离 （Euclidean Distance）曼哈顿距离（Manhattan Distance）Hamming 距离Instance-Based 分类器最近邻分类器（Nearest
Attention Is Not What You Need: Revisiting Multi-Instance Learning for Whole Slide Image Classificat
读书郎
08-29 1175
尽管基于注意力的多实例学习算法在幻灯片级全幻灯片图像 (whole slide image，WSI) 分类任务中取得了令人印象深刻的表现，但它们容易错误地关注不相关的模式，例如染色条件和组织形态，导致不正确的补丁级预测和不可靠的可解释性。此外，这些基于注意力的 MIL（Multi-Instance Learning） 算法往往专注于显着实例，难以识别难以分类的实例。在本文中，我们首先证明基于注意力的 WSI 分类方法不遵守标准的 MIL 假设。
[监督学习] 分类（K近邻算法）
ZhuNian的学习乐园
04-08 6268
监督学习框架：思维导图-python. KNN算法运用 一：KNN算法的概述 二：KNN算法的过程 三：关于距离的计算 四：关于Ｋ值的选取 Python 实现过程 一：案例一测试 二：案例二测试 三：交叉验证确定最佳-K值
【ChatGPT模型精调训练】AI 大模型精调 Fine-Tuning （微调）训练图文代码实战详解
AI天才研究院
03-09 2402
选择预训练模型：选择一个在类似任务上已经训练好的模型作为起点。数据准备：准备并预处理你的数据集，使其适合模型的输入格式。微调：在你的特定数据集上继续训练模型，调整模型的权重。评估：评估微调后模型的性能。应用：将微调后的模型部署到实际应用中。Fine-Tuning（精调）是指在预训练模型的基础上，对模型进行微调，使其适应特定任务。预训练模型通常在大量无标签数据上进行训练，以学习通用的语言表示。通过 Fine-Tuning，我们可以在较小的标签数据集上训练模型，以便模型能够更好地解决特定任务。
Instance-based Learning: K-Nearest Neighbour Algorithm && Radial Basis Function
E.G的专栏
03-14 722
K-Nearest Neighbour Algorithm(Wiki ref) http://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbor_algorithmRadial Basis Function(Wiki ref) http://en.wikipedia.org/wiki/Radial_basis_functionInstanced-Based
Instance-Based Learning of Span Representations：A Case Study through Named Entity Recognition
Jeaksun的博客
03-17 581
Instance-Based Learning of Span Representations：A Case Study through Named Entity Recognition 基于实例的跨度表示学习：命名实体识别的实例研究 Abstract 本文提出了一种学习跨度相似性的基于实例的学习方法，能够在不失去性能的前提下建立具有较高可解释性的模型 code 1 Introduction 基于实例的学习方法（通过学习实例之间的相似性）。在推理时，将最相似的训练实例的类标签分配给新的实例。 采用tok.
Instance Based Learner
zhao_crystal的博客
06-21 208
该算法和K邻近算法有什么区别呢 For numeric valued attributes f (xj , yj ) =(xj − yj)2; for symbolic valued attributesf(x, y) = 0, if the feature values xj and yj are the same, and 1 if they differ. 参考文献：Correlation-based Feature Selection for Machine Learni...
基于实例的学习方法
lov_vol
08-26 2189
基本概念与最近邻方法K近邻方法基本算法讨论：更多距离度量；属性：归一化、加权；连续取值目标函数；k 的选择；打破平局；关于效率(K-Dtree的构建与查询)距离加权的KNN基于实例的学习器的四要素扩展：局部加权回归真实测试样例下的算法表现举例懒惰学习与贪婪学习。
instance-based与model-based 区别
ningyanggege的博客
07-05 3629
instance-based：基于实例；先记住所有实例（训练数据），然后用相似度算法来泛化到新数据中；model-based：基于模型；基于训练数据学习一个模型（函数），然后基于该模型来做预测；...
机器学习基础：基于样本的学习——KNN
Abner98414的博客
05-24 1887
对监督学习来说：每个样本可以看做是一个包含个特征的元组同时拥有一个表明类别的标签。机器学习的目的：根据数据提供的标签，试图构建一个模型，这个模型可以代表整个数据集的输入和输出关系。instance-based learning：需要将进行标注的 instance 保存在内存中；直接从 instance 中学习（而不建立任何的模型）；也称为 memory-based learning。
机器学习笔记一之入门概念
qq_51976556的博客
01-06 1404
线性模型假设输入特征和输出结果之间存在线性关系。这意味着模型的输出是输入特征的加权和，可能再加上一个常数（偏差项）。
深度学习（五）：pytorch迁移学习之resnet50
热门推荐
m0_68926749的博客
12-04 1万+
迁移学习是一种机器学习方法，它通过将已经在一个任务上学习到的知识应用到另一个相关任务上，来改善模型的性能。迁移学习可以解决数据不足或标注困难的问题，同时可以加快模型的训练速度。迁移学习的核心思想是将源领域的知识迁移到目标领域中。源领域是已经有大量标注数据的领域，而目标领域是需要解决的新问题。通过迁移学习，源领域的知识可以帮助目标领域的学习过程，提高模型的泛化能力和性能。迁移学习可以通过多种方式实现，包括特征提取、模型微调和领域自适应等方法。
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