颜色分类leetcode fastknn:用于大型数据集的快速k最近邻分类器

颜色分类leetcode快速KNN具有收缩估计器的快速k最近邻分类器，用于类成员概率。为什么是fastknn？fastknn现在可以使用，看看如何使用fastknn来提高你在Kaggle比赛中的表现的例子。在几秒钟内构建具有大型数据集（> 100k行）的KNN分类器。使用\"dist\"估计器预测更多校准概率并减少对数损失。根据各种损失函数找到最好的k参数，使用n折交叉验证。为您的数据集绘制漂亮的分类决策边界。进行特征工程并从数据集中提取信息量高的特征。在Kaggle中竞争。试一试，让我知道你的想法！快速最近邻搜索fastknn方法基于库实现了k-最近邻(KNN)分类器。ANN是用C++编写的，能够在O(N log N)时间内为给定数据集中的每个点找到k个最近邻。该包提供了一个简单的界面来使用R ANN库。FastKNN分类器fastknn是为处理非常大的数据集（> 100k行）而开发的，非常适合比赛。对于大型数据集，它可以比R包中流行的knn方法快50倍。此外，fastknn为类成员概率提供了一个收缩估计。