Nearest neighbor in python
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 15/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python, scikit-learn
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Esamina prima la documentazione collegata di scikit-learn sui vicini e i riferimenti a BallTree, KDTree e cKDTree. L’issue non indica alcun file del repository, test, ambito dell’implementazione o criterio di accettazione, quindi chiarisci la modifica Python prevista e i criteri per considerarla completata prima di scrivere codice.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
For example, I once needed code to do fast calculation of nearest-neighbors of a given data point
First google hit for "nearest neighbor" is scikit-learns k nearest neighbor classifier, which links to the BallTree and KDTree classes it uses for neighbor finding:
- https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html
- https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.BallTree.html#sklearn.neighbors.BallTree
- https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KDTree.html#sklearn.neighbors.KDTree
Little more googling about those algorithms gives you:
Also, researching nearest neighbors in generall, will give you the answer, that a KDTree is one of the most efficient algorithms to do this and googling
kdtree python will yield the scipy implementation as first hit.
- Lingua principale
- Nessun dato sulla lingua
- Stelle
- 448
- Fork
- 40
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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