knn

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    cookbook-appリコメンデーションエンジンのkNN実装の文字列距離関数

    基本的には、kNNアルゴリズムを使用して料理ブックアプリの検索推奨エンジンのようなものを構築したいと考えています。ユーザーは、「鶏」、「鶏の胸」、「鶏肉」、「骨なしの鶏」などのようなものを入力すると、それらの推奨は「鶏」になるという考えがあります。私は多かれ少なかれkNNのバージョンを実装しましたが、問題は距離を測定することです。私の最初の選択はLevenstein距離でしたが、問題は入力に複数の
    algorithm machine-learning knn fuzzy-search 2016-10-26

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    R：残差を修正する

    Rで提供されるCarseatsデータセットの残差を修正しようとしています。ランダムな森林から始め、lamda = 0.1のサポートベクターマシンでこれらの残差を修正してから、ラムダ= 0.1のKNN。各ステップでは、5倍CVを使用して、ランダムフォレスト、svmのガンマ（0.01、.1,1,10）、およびk（1,5,10）のパラメータmtry（3,5,10） 20）。私はこれに非常に新しいです、私
    r svm random-forest cross-validation knn 2016-10-28

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    手書きのシンボルやテキストを認識する最良の方法は何ですか？

    私は画像処理の対象者が初めてです。私はpythonで画像処理のためのopencvライブラリを使用しています。私は後の作業のためにそれらの記号に関連する記号とテキストを抽出する必要があります。ニューラルネットワークやKNNなどの技術を使って、手書きのテキスト認識を行った開発者もいます。 私の質問は、これらの記号や手書きのテキストを抽出する最も良い方法は何ですか？ 例図：私は抽出する必要が 詳細： ノ
    python opencv image-processing neural-network knn 2016-11-03

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    K-最近接アルゴリズム（Java）で最短の 'K'距離を取得

    現在、私は計算された距離を持つ私の "距離"配列から最小の距離値を取ることによって私に最短/それからそれはそれがそれが属する患者を私に示すインデックスを追跡する別の検索を行います。 しかし、私は3つの最近隣を探していましたが、どうすればいいですか？これに対応するためにコードを完全に変更する必要がありますか？ 感謝 int min = 99; int d = 1; String
    java nearest-neighbor knn 2016-11-14

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    Scikit-learnのKNNクラシファイアでグリッド検索パラメータと交差検証されたデータセット

    私はSciKit-Learnを使用して最初のKNNクラシファイアを実行しようとしています。私はユーザーガイドと他のオンラインの例に従ってきましたが、わかりやすいことがいくつかあります。この記事のために、私はあなたがトレーニングセット、検証セットをしたいと言っているようだ読んだ機械学習のページへのほとんどの導入では）次 X =データ Y =ターゲット 1を使用することができます、テストセット。私が理
    scikit-learn cross-validation knn grid-search 2016-11-16

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    k-nearest neighbor（KNN）アルゴリズムをPythonでS＆P 500インデックスに実装

    S-&にK-nearest neighborアルゴリズムを実装して、将来の価格を予測し、ライブラリを学ぶ。 私はkNNアルゴリズムを基本的に理解していますが、私はPythonを使った機械学習コーディングの完全な初心者ですので、誰かが私を助けることができれば嬉しいです。ここで が私のシミュレーションロジックは 資産行く：S & P 500インデックス月額価格（ETFと投資可能） ロジック は来月の価
    scikit-learn knn 2016-10-15

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    Pythonの距離関数を改善する方法

    私は電子メールのドキュメント（単語を含む文字列）で分類練習をしようとしています。 Iは、次のように距離関数を定義： def distance(wordset1, wordset2): if len(wordset1) < len(wordset2): return len(wordset2) - len(wordset1) elif len(wordset1) > len(word
    python distance knn 2016-10-16

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    kNN - 計算された距離に基づいてトレーニング行列の最近傍点を見つける方法

    私はk-nearest neighborアルゴリズムをPythonを使って実装しようとしています。私は次のコードで終わった。しかし、私は最も近い隣人であるアイテムのインデックスを見つけることに苦労しています。次の関数は距離行列を返します。しかし、私はfeatures_train（アルゴリズムへの入力行列）にこれらの隣人のインデックスを取得する必要があります。 def find_kNN(k, fea
    python numpy machine-learning knn 2016-10-18
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