KNN算法的数据优化策略KNN算法的数据优化策略KNN算法的数据优化策略

机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同

为了提高Word Mover’s Distance（WMD）算法在大量样本数据中的语义相似性检索响应速度，结合KNN-Search的算法思想，提出了一种应用于WMD的相似语义检索加速算法。通过引入参考点对数据集进行线下预排序，并利用参考点与输入的WMD距离关系划定线上检索样本的范围，以避免在整个样本集中逐句计算与输入句的WMD距离，优化了检索策略；同时设计了两个可调参数以折中算法的效率和精度。实验结果表明，该算法可在保证一定精度的前提下，大幅提高线上检索的响应速度，增强WMD在工业应用上的实用性