kNN(k-nearest neighbors algorithm) 此专案以新闻分类进行kNN范例之实作 kNN Introduction: 最近鄰居法（KNN演算法，又譯K-近鄰演算法）是一種用於分類和回歸的無母數統計方法，KNN常用來做資料分類。 KNN是一種監督式學習(Supervised Learning)，監督式學習需透過資料訓練出一個model，但KNN沒有做training的動作。 K為使用者自己定義的常數，KNN就是選擇離自己最近的K的鄰居(Data)，之後觀察哪一種類別(Tag)的鄰居最多就將自己也當成該類別。 Input: 测试文章: 1.使用ETtoday新聞作為訓練集分類。 2.使用Jieba作為分詞，取出Top 100 Words 作為每篇文章的關鍵詞。 3.取出k=3個最近鄰居作為分類依據，此外對最近的第一個鄰居作為加權*2 Output:

机电一体化 MapReduce 的余弦相似度 描述 该存储库说明了 CSMR 算法的实现。 说明 CSMR 算法的论文已在 2014 年人工智能应用和创新 (AIAI 2014) 会议上发表，标题为“CSMR: A Scalable Algorithm for Text Clustering with Cosine Similarity and MapReduce”。 纸 链接： : 指示 安装 Mahout 0.9 版本和 Hadoop 1.2.1 稳定版 进入 CSMR 目录： cd Cosine-Similarity-with-MapReduce 构建 CSMR： mvn install 在 Cosine-Similarity-with-MapReduce/bin 中添加带有原始格式文档的输入文件夹（将其命名为“输入”） 运行 CSMR： ./run-csmr.sh 查看

Img2VecCosSim-Django-Pytorch 提取任何图像的特征向量，并找到余弦相似度以使用Pytorch进行比较。 我已经使用ResNet-18提取图像的特征向量。 最后，开发了一个Django应用程序来输入两个图像并找到余弦相似度。 包装方式： 火炬 Django 2.0 学分： 灵感来自 如何开始： 克隆存储库 git clone https://github.com/MexsonFernandes/Img2VecCosSim-Django-Pytorch 变更目录 cd Img2VecCosSim-Django-Pytorch 安装虚拟环境 pipenv install 安装所有依赖项 pipenv install -r requirements.txt或pip install -r requirements.txt 启动Django服务器 python