刘志阳
刘志阳

k最近邻算法

1.K最近邻算法 : 简称KNN

用途:创建分类系统、机器学习等

算法思路:首先特征化(量化) 然后在象限中选取目标点，然后通过目标点与其n个邻居的比较，得出目标的特性，它有点统计的意思

2.毕达哥拉斯公式

用来计算两点的距离

余弦相似度:用来计算它们角度相似度

详见网络

3.回归

简单理解就是求平均数

4.机器学习之ORC(光学字符识别)

关键点是要浏览大量数字图像，并提取数字的特征，这在机器学习中称为训练

5.KNN算法的核心就是挑选合适的特征！

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    需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下： 1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。 2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。 3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他