山河日月

在上一节中我们提到，将矩阵按行打乱排序是一个计算复杂度相当高的操作。因此，我们要将min-hash算法投入实际应用，就必须要找出另一种哈希函数来替代打乱排序的操作，作为新的最小哈希操作来得到哈希签名。

上面说的将数据集划分为k等份的方法叫做k折交叉验证，在第三部分“运用交叉验证进行模型评估”中，会介绍cross_value_score方法，该方法的参数cv负责制定数据集划分方法，若输入任一整型数字k

想象一个由我们需要对比的原始集合**按列组成**的矩阵，将这个矩阵**按行打乱**排序P次，在每一次打乱之后，找出每个集合（即矩阵的列向量）的**第一个**值为1的行索引，并将这个索引分别填充进一个新

今天的这一节中，我们将对min-hash算法的基本思想进行一个整体介绍。 我们在上一节中提到： “min-hash算法就是一个在Jaccard距离基础之上进行改进，带有降维功能的进阶版Jacca

当一个机器学习/深度学习模型训练完成后，我们需要使用特定的模型评估方法来对得到的模型进行验证。 本系列文章旨在为刚接触机器学习的读者提供一个入门教程，使读者能对机器学习模型的评估方法有一个初步的认识

现在我们可以知道，min-hash 算法是LSH算法中的一个步骤，其主要工作是对输入的高维向量（可能是几百万维甚至更高）转换为低维的向量（降维后的向量被称作数字签名），然后再对低维向量计算其相似，以达

列表是最常用的Python数据类型，它的表现形式是一系列中括号内的逗号分隔值，并且这些值可以为不同的数据类型。 有时我们需要将列表内的元素转换为某一特定的类型，那么如何方便快捷的实现呢？

使用os.listdir()无法完成对目录的深度遍历,为了实现真正的深度遍历，本文详细介绍os.walk()方法的使用，耐心看完，你一定会有所收获。

这次在虚拟环境下配置tensorflow环境被坑得不轻，于是特地总结经验，汇聚成这篇文章，希望可以帮到大家