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hnswlib,基于层次导航小世界图的近似最近邻搜索Java库.zip

正在进行中的Java实现分层可导航小世界图（HNSW）算法进行近似最近邻搜索。

HNSW算法的Rust实现 (Malkov -Yashunin)

功能: 标准数值类型向量的常用距离为 L1、L2、余弦、Jaccard、Hamming。 概率分布（f32 和 f64）之间的 Hellinger 距离和 Jeffreys 散度。必须注意的是，Jeffreys 散度（对称的 Kullback-Leibler 散度）不满足三角不等式。（没有余弦距离！）。 概率分布（f32 和 f64）之间的 Jensen-Shannon 距离。它被定义为 Jensen-Shannon 散度的平方根，是一个有界度量。参见Nielsen F. in Entropy 2019, 21(5), 485 u16 上的 Levenshtein 距离。 使用户能够实现自己的距离的特征。它将满足 T:Serialize+Clone+Send+Sync 的类型 T 的数据切片作为数据切片。也可以使用 C 外部函数或闭包。 一个面向 C 的接口，更具体地说是Julia语言的接口。请参阅配套的 Julia 包HnswAnn.jl和构建段落以获得对 Julia 用户的一些帮助。 多线程插入和搜索请求。 转储和重新加载函数（参见模块 hnswio）在

hnsw 大规模向量检索

使用hnswlib完成大规模向量检索，一般用于推荐系统中item2item的相似计算，选取物品最近的K个召回结果，相关介绍参考本人博客。

K-近邻算法.zip

此资源为学习机器学习中K近邻算法时的练习代码，有需要的可以下载

K-近邻算法

人工智能 机器学习KNN算法 基于python, 测试集看 http://download.csdn.net/download/yy761845/10107190

第3章 k-近邻算法.zip

**k-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）详解** k-近邻算法是机器学习领域中最基础的算法之一，尤其在分类问题中广泛应用。它基于一个简单的思想：一个样本的类别可以由其最近邻的类别的多数决定。这个“最近邻”...

基于k-近邻算法实现手写数字识别系统（python源码+项目说明）.zip

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机器学习之k-近邻算法.zip

《机器学习之k-近邻算法》 k-近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法是监督学习领域中一个基础且重要的算法，尤其在分类问题上表现突出。KNN属于懒惰学习（Lazy Learning）类型，因为它并不进行模型训练，而是将...

基于k-近邻算法实现手写数字识别系统（python开发源码+项目说明）.zip

基于k-近邻算法实现手写数字识别系统（python开发源码+项目说明）.zip个人98分期末大作业项目，代码完整下载可用，包含全部项目源码、该项目可以直接使用、项目都经过严格调试，下载即用确保可以运行！ 基于k-近邻...

基于MATLAB采用K-近邻算法实现MNIST手写体数据集的识别源码+详细文档+全部数据（高分课程设计）.zip

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K 近邻算法

KNN算法可以预测未知数据的特征。所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。

k_近邻算法

随着人工智能的不断发展，机器学习汇集了多种算法，k-近邻算法作为其中一种经典算法，值得学习。

K-近邻算法（KNN）.zip

利用C语言编写的数据挖掘算法——K-近邻算法（KNN）。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，其中K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

算法-k近邻

一个k近邻算法的demo， 算是简单的尝试

kNN.zip_K-近邻算法_K.

通过k近邻算法实现数字识别，主要包含0-9之间的所有数字。

K-近邻算法识别手写数字代码以及原始资源

**K-近邻算法原理：** KNN算法基于实例学习，其基本思想是假设新样本会与训练集中最相似的k个样本有相同的类别。这里的“相似”通常通过计算距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离或余弦相似度）来确定。在分类时，新...

K近邻(k-Nearest Neighbo)算法进行手写识别-python源码.zip

K近邻（k-Nearest Neighbors，简称k-NN）是一种简单且强大的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。在手写识别的应用中，k-NN算法通过比较待识别的手写数字图像与训练集中已知类别的图像，找出最近的k个邻居，然后...

懒惰学习-K近邻.zip

在这个"懒惰学习-K近邻.zip"压缩包中，我们很可能会找到一个使用Python的Jupyter Notebook（ipynb文件格式）实现的KNN算法，用于对鸢尾花数据集进行分类。 鸢尾花数据集是机器学习领域非常经典且广泛使用的多类分类...

基于matlab采用K-近邻算法实现MNIST手写体数据集的识别.zip

基于matlab采用K-近邻算法实现MNIST手写体数据集的识别.zip

Mapreduce实现KNN算法和K-means算法.zip_bottleudc_hadoop_java_mapReduce_p

本资料主要探讨了如何利用MapReduce实现两种经典的机器学习算法：K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）和K均值（K-Means）。这两种算法在分类和聚类分析中具有重要应用，而通过Hadoop的MapReduce框架，可以有效地...

KNN.zip K近邻算法

k近邻算法

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K近邻分类算法

knn，即k最近邻算法是模式识别中的一种比较简单而经典的分类算法,，在邮局问题中得到了广泛的应用。对于最近邻搜索算法有个比较好的描述。

从零开始的机器学习——k-近邻算法 2018.6.15.zip

不同的学习算法在不同的行业及应用中能够表现出不同的性能和优势。目前，机器学习已成功地应用于下列领域： 互联网领域----语音识别、搜索引擎、语言翻译、垃圾邮件过滤、自然语言处理等 生物领域----基因序列分析...

dlib-19.24.1-cp311-cp311-win_amd64.whl.zip

2. **机器学习算法**：dlib支持多种机器学习方法，包括支持向量机（SVM）、随机森林、K近邻（KNN）等，可用于分类、回归和预测任务。 3. **图像处理**：dlib提供了丰富的图像处理函数，如图像变换、色彩空间转换、...