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神經網路初學者-k最鄰近

今天,我們來了解一下k-最鄰近分類器 這是原文地址http://cs231n.github.io/classification/ 現在,讓我們開始吧 首先,k-最鄰近分類器與卷積神經網路一點關係都沒有,但是它會給我們一個直觀感受,分類器是如何工作 的。 以下是我對於k-最鄰近分類器的認識,如果有出入,還望指正 有兩種常見的距離的計算 1.普通計算 在這裡插入圖片描述 2.歐式距離 在這裡插入圖片描述 再計算出每個點之間的距離之後,將他們相加,如何test和train一樣,則距離之和接近或等於0,反之,距離之和會非常大,下面是簡單的計算過程 在這裡插入圖片描述 結果 您可能已經注意到,當我們希望進行預測時,僅使用最近影象的標籤是很奇怪的。實際上,幾乎總是通過使用所謂的k-最近鄰分類器來做得更好。這個想法很簡單:我們不是在訓練集中找到最近的單個影象,而是找到最前面的k個最近的影象,並讓它們在測試影象的標籤上投票。特別是,當k = 1時,我們恢復最近鄰分類器。直觀地說,較高的k值具有平滑效應,使分類器更能抵抗異常值: 心得 今天對於k-最鄰近有了不錯的認識(我覺得還行) 瞭解了兩種計算距離的方法,(推薦使用第一種) 瞭解了k-最鄰近是如何工作的,如何比較得出結果。收穫還行