search_k

serach_k越大，越准确，但是要在时间和准确率之间取个trade off

During the query it will inspect up to search_k nodes which defaults to n_trees * n

build on memory or disk

build on disk

disk上build的时候，树的node个数是所有样本个数的大约2倍，（作者说无法获得多少颗树，困==

build on memory

指定颗的树数（5）

差别也不是很大，感觉可能是tencent 那个embedding训练的实在太好了

annoy ANN算法 调参的更多相关文章

  1. 算法调参 weight_ratio, weight_seqratio

    from openpyxl import Workbook import xlrd import time import Levenshtein as Le target_city_list = [' ...

  2. CatBoost算法和调参

    欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?co ...

  3. k-近邻算法采用for循环调参方法

    //2019.08.02下午#机器学习算法中的超参数与模型参数1.超参数:是指机器学习算法运行之前需要指定的参数,是指对于不同机器学习算法属性的决定参数.通常来说,人们所说的调参就是指调节超参数.2. ...

  4. 调参、最优化、ml算法（未完成）

    最优化方法 调参方法 ml算法 梯度下降gd grid search lr 梯度上升 随机梯度下降 pca 随机梯度下降sgd  贝叶斯调参 lda 牛顿算法   knn 拟牛顿算法   kmeans ...

  5. scikit-learn随机森林调参小结

    在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注 ...

  6. scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结

    在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn ...

  7. word2vec参数调整 及lda调参

     一.word2vec调参   ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -neg ...

  8. 漫谈PID——实现与调参

    闲话: 作为一个控制专业的学生,说起PID,真是让我又爱又恨.甚至有时候会觉得我可能这辈子都学不会pid了,但是经过一段时间的反复琢磨,pid也不是很复杂.所以在看懂pid的基础上,写下这篇文章,方便 ...

  9. hyperopt自动调参

    hyperopt自动调参 在传统机器学习和深度学习领域经常需要调参,调参有些是通过通过对数据和算法的理解进行的,这当然是上上策,但还有相当一部分属于"黑盒" hyperopt可以帮 ...

随机推荐

  1. 右值引用&&

    以下内容参考https://blog.csdn.net/china_jeffery/article/details/78520237 右值引用若不作为函数参数使用,基本等于滥用 右值引用 (Rvalu ...

  2. 理解for循环

    先给大家出一个小题目,看看最终我们的i的值是多少? for(var i=0;i<10;i+=2){ if(i<=5){ i++; continue; }else{ i--; break; ...

  3. MATLAB：图像选取局部区域滤波（roicolor、roipoly、roifill、fspecial、roifilt2函数）

    对于某些特殊的图像处理,我们不希望将整张图都进行图像处理.这个时候就用到了roicolor.roipoly.roifill.fspecial.roifilt2函数.代码实现过程如下: close al ...

  4. java程序中加入@SuppressWarnings("serial")是什么意思？

    比如有个类实现了java.io.Serialize接口:package com.onede4.test; public class TestSerial implements java.io.Seri ...

  5. CM记录-HDFS用户组映射

    hdfs可以将linux用户映射为hdfs用户,也就是说,你当前操作hdfs的用户身份就是你当前登录的linux用户 usermod -a -G hive admin  ---将admin用户加到hi ...

  6. POJ - 1584 A Round Peg in a Ground Hole（判断凸多边形，点到线段距离，点在多边形内）

    http://poj.org/problem?id=1584 题意 按照顺时针或逆时针方向输入一个n边形的顶点坐标集,先判断这个n边形是否为凸包. 再给定一个圆形(圆心坐标和半径),判断这个圆是否完全 ...

  7. bzoj千题计划305：bzoj2565: 最长双回文串（回文自动机）

    https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2565 正着构造回文自动机 倒过来再构造一个回文自动机 分别求出以位置i开始的和结尾的最长回文串 # ...

  8. numpy笔记—np.squeeze用法

    import numpy as np x = np.array([[[0], [1], [2]]]) print(x.shape) d = np.squeeze(x) # 从数组的形状中删除单维条目, ...

  9. springboot(八)自定义Filter、自定义Property

    自定义Filter 我们常常在项目中会使用filters用于录调用日志.排除有XSS威胁的字符.执行权限验证等等. Spring Boot自动添加了OrderedCharacterEncodingFi ...

  10. 交叉熵的数学原理及应用——pytorch中的CrossEntropyLoss()函数

    分类问题中,交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数,原来就是了解,但一直搞不懂他是怎么来的?为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值?趁着这次学习把这些概念系统学习了一下. 首先说起交 ...