K近邻KNN（k－Nearest Neighbor）算法，也叫K最近邻算法，1968年由 Cover 和 Hart 提出
2018-05-29 06:53
然而在无监督SimCSE中，作者仅使用dropout的方式进行了正样本增强，没有额外引入困难样本，这在一定程度上限制了模型的能力。基于这个动机，亚马逊提出了一种基于k近邻与高斯噪声的虚拟困难样本增强的无监督对比学习方法VaSCL。
2022-05-12 11:31
KNN(k-Nearest Neighbors)思想简单，应用的数学知识几乎为0，所以作为机器学习的入门非常实用、可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题。能够更加完整地刻画机器学习应用的流程。
2023-06-06 11:15
This session discuss the implementation and performance of the K-nearest neighbor (KNN) computation
2018-10-23 06:41
机器学习与人工智能一起作为当前最流行的一个概念，目前已经被广泛的应用到各个领域，如人们常用的微信、支付宝、百度等，这些软件里面都集成了机器学习算法，以实现各种智能化的操作，让用户体验更加，如在百度的在线识别图像应用，阿里巴巴的商品智能推荐、人脸识别验证等这些都用到了机器学习的相关技术，当然有的是更高级的深度学习。
2017-02-16 11:03
本文对scikit-learn中KNN相关的类库使用做了一个总结，主要关注于类库调参时的一个经验总结，且非常详细地介绍了类库的参数含义。
2019-01-13 11:49
为了找到NMT模型的潜在缺陷，构建更加可解释的知识库，我们提出以局部准确性这一新概念作为分析角度。其中，局部准确性又包含两个子概念：条目准确性（entry correctness）和邻域准确性（neighborhood correctness）。
2023-06-13 15:25
作为『十大机器学习算法』之一的K-近邻（K-Nearest Neighbors）算法是思想简单、易于理解的一种分类和回归算法。
2018-01-02 14:56
本文主要介绍一个被广泛使用的机器学习分类算法，K-nearest neighbors（KNN），中文叫K近邻算法。
2019-10-31 17:18
数据科学经典算法 KNN 已被嫌慢，ANN 比它快 380 倍。 在模式识别领域中，K - 近邻算法（K-Nearest Neighbor， KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。
2021-01-02 09:08
