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  • KaggleのWinner solutionにもなった「K近傍を用いた特徴量抽出」のPython実装 - u++の備忘録
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            somemo
            “近傍数をk、分類するクラス数をcとした場合に、アルゴリズムk×c 個の特徴量を生成します。とあるクラスに属する訓練データの中の第1近傍までの距離を1つ目の特徴量 第k近傍までの距離の和をkつ目の特徴量とする”

              その他
              zou3dazou
              k-nn法のアルゴリズム(判別結果)を一つの特徴量として追加できるようなもの

                その他
                mochitabesugi
                サンプリングするデータによって大きく精度が変わりそう。他の特徴量も使うから実際には大した影響はないだろうけど

                  その他
                  stray_black_xxx
                  ディープラーニングなんていらんかったんや(タスクによる)

                    その他
                    TequilaBancho
                    Kagglerほしい。採用したい。

                      その他
                      itochan
                      よくわかんない(クソコメ)

                        その他
                        zenito9970
                        ほほー

                          その他

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                            KaggleのWinner solutionにもなった「K近傍を用いた特徴量抽出」のPython実装 - u++の備忘録

                            今回は、KaggleのWinner solutionにもなった「K近傍を用いた特徴量抽出」を紹介します。 Rでの実装は公...今回は、KaggleのWinner solutionにもなった「K近傍を用いた特徴量抽出」を紹介します。 Rでの実装は公開されていますが、Pythonでの実装は確認できなかったので、自前のPython実装も公開しています。github.com アルゴリズムの概要Pythonでの例 可視化のためのパッケージ読み込み サンプルデータの生成 可視化 K近傍を用いた特徴量抽出 可視化 iris での例 追記20180624 実装の修正はてなホットエントリ入り アルゴリズムの概要 近傍数を、分類するクラス数をとした場合に、アルゴリズムは個の特徴量を生成します。生成される特徴量は下記のように、観測値と各クラス内の最近傍点との間の距離から計算されます。 とあるクラスに属する訓練データの中の第1近傍までの距離を1つ目の特徴量とする とあるクラスに属する訓練データの中の第2近傍までの距離の和を2つ目の

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