近邻算法
-
文本分类那些事儿:从朴素贝叶斯到深度学习
文本分类那些事儿:从朴素贝叶斯到深度学习 你是否曾经想过,那些看似杂乱无章的文本信息,是如何被机器识别和分类的呢?比如,你收到一封邮件,它会自动判断是垃圾邮件还是正常邮件;你浏览一个新闻网站,它会根据你的兴趣推荐相关新闻;你搜索一个问...
-
如何使用近邻算法优化旅行商问题(TSP)的解决方案?
对于旅行商问题(TSP),寻找最短路径通常是一个具有挑战性的任务。近邻算法(NLS)是一种有效的方法,可以帮助我们优化解决方案。 近邻法是什么? —— 近邻法是一种启发式算法,用于解决优化问题。它通过系统地探索解决方案空间并做出局部最...
-
如何为旅行商问题(TSP)找到近似解决方案?
旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个著名的NP完全问题,它描述了一个这样的场景:给定一个城市列表和一个距离矩阵,求从一个城市出发,经过其他所有城市且只经过一次,最��返回出发城市的最短路径。 ...
-
在Kaggle竞赛中,如何有效处理缺失特征?
在参与Kaggle竞赛时,你可能会遇到各种各样的数据集,其中一个常见的问题就是缺失特征。这不仅影响了模型的表现,也让我们在数据清洗阶段感到困惑。那么,如何高效地处理这些缺失特征呢? 1. 理解缺失值的种类 我们需要了解数据集中存在...