내 색인의 유사 알고리즘 변경이 작동하지 않습니다. 나는 BM25 대 TF-IDF를 비교하지는 않겠지 만 나는 항상 같은 결과를 얻는다. 나는 Elasticsearch 5.x를 사용하고있다. 나는 문자 그대로 모든 것을 시도했다. classic 또는 BM25에 속성의 유사성을 설정 또는 아무것도 설정하지 나는 또한 settings 내 인덱스의 기본 simi
이 두 알고리즘의 차이점은 무엇입니까? 한눈에 그들은 나처럼 똑같아 보입니다. 이미지를 검색하고 k-NN 알고리즘을 사용하여 이미지를 검색하면 k (= 10 등) 이미지를 검색 할 수 있습니다. 유사성 검색 (Similarity Search) 알고리즘에서 10 개의 이미지를 검색 할 수 있습니다 (10 개의 임계 값과 같음). 결과는 k-NN 알고리즘과 동
2 차원 배열이 있는데 배열 사이의 유사성을 찾기 위해 배열 내의 배열을 비교해야합니다. 하나의 항목이 하나의 배열에서 발견되면 다른 항목은 하나의 배열에 추가됩니다. 수는 유사점을 추적합니다. 카운트가 지금까지 가장 높으면 가장 유사한 것으로 계산됩니다. 공백과 가장 비슷한 공백이 인쇄됩니다. double[][] ratingDB = {{4.0, 3.0,
Lucene에서 점수 계산 기능을 되돌릴 수 있습니까? 예를 들어 검색에서 색인에서 가장 유사하지 않은 문서를 반환 할 수 있습니까? 특히, MoreLikeThis 쿼리 (쿼리 자체가 문서 임)를 실행하고 관련성이 가장 높은 문서를 가져 오는 대신 관련성이 가장 낮거나 유사한 문서를 반환합니다. 어떻게 달성 할 수 있습니까? 고맙습니다!
저는 클러스터링 알고리즘에서 데이터의 빈도를 기반으로 값을 클러스터링해야합니다. 이것은 어떤 값이 중요하지 않고 개별 개체보다 큰 클러스터의 일부로 취급 될지를 나타냅니다. 저는 데이터 과학에 익숙하지 않으며이를 달성하기위한 최상의 알고리즘/접근 방법을 알고 싶습니다. 예를 들어, 다음 데이터 세트가 있습니다. 첫 번째 열은 속성 값이고 두 번째 열은 발생
저는 학교 프로젝트를 진행하고 있으며 목표는 객체를 인식하는 것입니다. 나는 그림을 찍고, 다양한 필터를 적용하고 경계 추적을하는 것으로 시작했습니다. 푸리에 설명자가 나를 위해 높기 때문에 포인트 목록에서 다각형을 근사하기 시작했습니다. 이제 모든 꼭지점이 있고 모든 사이트의 길이가 같은 다각형을 일치시켜야합니다. 더 구체적으로, 나는 두 개의 다각형을
Daniel Weidele에서 다음 방법을 사용하여 데이터 세트 (아래 코드)에 대한 Brainerd-Robinson 유사성을 계산합니다. 행은 장소를 나타내고 행은 각 장소에서 발견 된 사람들의 연령을 나타냅니다. 어떤 장소가 서로 비슷한 인구 통계 학적 구성을 가지고 있는지 측정하기 위해 유사성을 사용하고 있으며 네트워크 분석에서 출력을 사용하고 있습니
iOS 및 Android에 앱이 있으며 둘 다에서 사용자의 위치를 얻습니다! iOS 용 CoreLocation 및 Android 용 Google지도를 사용하여 ... 위치 검색 후 역 지오 코딩을 적용하여 지역을 추출합니다. 일단 우리가 수행하면 equalTo 쿼리를 수행하여 특정 위치의 사진을 찾습니다. 사실, iOS의 지역이 안드로이드와 약간 다른