ICDM DMC 07
2007 IEEE ICDM Data Mining Contest Overview The 2007 IEEE ICDM Data Mining contest was conducted between August and October 2007. There were two tasks in this contest, both were about indoor location estimation using Wifi data. The data were collected and organized at Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China by Professor Qiang Yang's research group. The following m
Weighted Nearest Neighbor - Qiita
はじめに こんばんは．僕は大学院で機械学習を研究しています．僕としては非常におもしろいのですが，研究にならないようなアイデア（ゴミ）をここに投下していきます．笑 k-Nearest Neighbor (kNN)は非常にシンプルで，非線形な分離平面を実現できることから広く用いられている分類器である．Qiitaでも記事が書かれてた． - http://qiita.com/kenmatsu4/items/c91f5740808022decaae kNNは新しい入力に対して，その入力の近傍のラベルの多数決でそのラベルを予測をするが，これは全ラベルの適応的重み付きの多数決として解釈できる．そして，オリジナルkNNの重みは滑らかな関数ではない．場合によってはkは入力に応じて変化すべきであり，事前に固定すると柔軟性を失う可能性がある．例えば，ある入力に対してはk=3が望ましいが，別の入力に対してはk=5
[SPARK-2336] Approximate k-NN Models for MLLib - ASF JIRA
After tackling the general k-Nearest Neighbor model as per https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-2335 , there's an opportunity to also offer approximate k-Nearest Neighbor. A promising approach would involve building a kd-tree variant within from each partition, a la http://www.autonlab.org/autonweb/14714.html?branch=1&language=2 This could offer a simple non-linear ML model that can label n
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
