LSH(Location Sensitive Hash),即位置敏感哈希函数。与一般哈希函数不同的是位置敏感性，也就是散列前的类似点经过哈希之后，也可以在一定程度上类似，而且具有一定的概率保证。 形式化定义：对于随意q,p属于S，若从集合S到U的函数族H={h1,h2...hn}对距离函数D(,)，如欧式距离、曼哈顿距离等等，满足条件： 则称D(,)是位置敏感的。例如以下图，空间上的点经
转载
2014-12-30 17:19:00
169阅读
原始链接--http://www.jiahenglu.net/NSFC/LSH.htmlLSH(Location Sensitive Hash),即位置敏感哈希函数。与一般哈希函数不同的是位置敏感性，也就是散列前的类似点经过哈希之后，也可以在一定程度上类似，而且具有一定的概率保证。 形式化定义：对于...
转载
2015-01-29 21:23:00
386阅读
LSH(Location Sensitive Hash),即位置敏感哈希函数。与一般哈希函数不同的是位置敏感性，也就是散列前的类似点经过哈希之后，也可以在一定程度上类似，而且具有一定的概率保证。 形式化定义：对于随意q,p属于S，若从集合S到U的函数族H={h1,h2...hn}对距离函数D(,)，如欧式距离、曼哈顿距离等等，满足条件：则称D(,)是位置敏感的。例如以下图，空间上的点经位置敏
转载
2015-03-11 10:14:00
290阅读
,即位置敏感哈希函数。与一般哈希函数不同的是位置敏感性，也就是散列前的类似点经过哈希之后，也可以在一定程度上类似，而且具有一定的概率保证。 形式化定义：对于...
转载
2015-06-10 21:22:00
459阅读
2评论
一、简介定义和特征定义：算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
转载
2024-03-11 10:18:42
68阅读
马克·吐温曾经说过，所谓经典小说，就是指很多人希望读过，但很少人真正花时间去读的小说。这种说法同样适用于“经典”的计算机书籍。 最近一直在看LSH，不过由于matlab基础比较差，一直没搞懂。最近看的论文里几乎都是用simHash来实现LSH，从而进行ANN。 有空看看基于滑动窗口的论文相似...
转载
2015-05-21 00:03:00
235阅读
2评论
上一节，我们分析了LSH算法的通用框架，主要是建立索引结构和查询近似近期邻。这一小节，我们从p稳定分布LSH（p-Stable LSH）入手，逐渐深入学习LSH的精髓，进而灵活应用到解决大规模数据的检索问题上。相应海明距离的LSH称为位採样算法（bit sampling），该算法是比較得到的哈希值的...
转载
2015-01-31 19:12:00
378阅读
通过LSH hash functions我们能够得到一个或多个hash table，每个桶内的数据之间是近邻的可能性很大。我们希望原本相邻的数据经过LSH hash后，都能够落入到相同的桶内，而不相邻的数据经过LSH hash后，都能够落入到不同的桶中。如果相邻的数据被投影到了不同的桶内，我们称...
转载
2015-05-09 22:53:00
59阅读
2评论
在现代应用程序开发中，Java 已经成为最广泛使用的编程语言之一。然而，在处理复杂系统时，尤其是在使用某些库或框架时，会偶尔遇到“lsh java”这个问题。本文将详细描述这一问题的背景、现象、根因分析及解决方案。
### 问题背景
在一个正在开发的电商平台中，团队使用 Java 语言实现后台服务。在某个阶段，系统需要处理大量的用户数据，并进行高效的相似性计算，这就需要用到 Locality
# lsh Python 实现
## 1. 什么是 lsh
Locality Sensitive Hashing（LSH）是一种用于寻找相似数据项的近似搜索算法。在大数据集中，我们需要高效地找到相似项，但是传统的搜索算法会面临计算复杂度高的问题。而LSH算法通过哈希函数将数据集分组，使得相似的项被分配到同一组。这样，我们只需要在同一组中进行搜索，而不需要遍历整个数据集。这种方法能大大提高搜索效
原创
2024-01-25 09:30:34
146阅读
# 使用Python实现局部敏感哈希（LSH）的入门指南
## 引言
局部敏感哈希（LSH）是一种用于高维数据近似最近邻搜索的技术，特别适合大规模的数据集合。通过这种技术，我们可以高效地在海量数据中寻找相似项。本文将通过易于理解的步骤，帮助你实现LSH算法。我们将涵盖整个流程，包括具体的代码实现，直至最终展示结果。
## 目录
1. LSH的基本概念
2. 实现流程概述
3. 详细步骤实现
4
位姿检索使用了LSH方法，而不使用PNP方法，是有一定的来由的。主要的工作会转移到特征提取和检索的算法上面来，有得必有失。因此，放弃了解析的方法之后，又放弃了优化的方法，最后陷入了检索的汪洋大海。以下参考资料仅供参考：LSH理解及相关资料：http://s99f.blog.163.com/blog/static/35118365201262691335382/有一篇代码
转载
2014-02-13 16:25:00
336阅读
2评论
背景这是一种用于海量高维数据的近似最近邻快速查找技术。也可以用来发现最相似的集合（集合中元素个数很多，而且有很多集合需要判断，说到集合相似性，这就需要用到 Jaccard距离 和 MinHash）。在很多应用领域中，我们面对和需要处理的数据往往是海量并且具有很高的维度，怎样快速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似（距离最近）的一个数据或多个数据成为了一个难点和问题。如果是低维的小数据集，我
1.常用运算OpenCV图像运算包括如下函数：加法运算：add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)减法运算：subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)乘法运算：multiply(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)除法运算：di
转载
2024-03-05 16:45:31
62阅读
不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为： bool trainE
转载
2024-06-27 18:49:44
115阅读
LSH是一种在海量数据近似查找最近邻方法，其基本思想是，在原始空间中相邻的集合，经过相同的映射后，在新的空间中仍然相邻（映射到一个桶里）的概率很大，而不相邻的数据点映射到一个桶里的概率很小。在推理的时候，我们把target映射到桶内，target的最近邻可以直接在这个桶内找。我们可以使用哈希函数实现 ...
转载
2021-09-08 16:02:00
1255阅读
2评论
交互式python shell之ipython安装导语：IPython是Python的交互式Shell，提供了代码自动补完，自动缩进，高亮显示，执行Shell命令等非常有用的特性。特别是它的代码补完功能，例如：在输入zlib.之后按下Tab键，IPython会列出zlib模块下所有的属性、方法和类。完全可以取代自带的bash两种安装方式：1.yum安装(推荐)2.手动下载源码包安装yum安装方..
转载
2024-01-02 12:47:23
83阅读
一、局部敏感哈希LSH在很多应用领域中，我们面对和需要处理的数据往往是海量并且具有很高的维度，怎样快速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似（距离最近）的一个数据或多个数据成为了一个难点和问题。如果是低维的小数据集，我们通过线性查找（Linear Search）就可以容易解决，但如果是对一个海量的高维数据集采用线性查找匹配的话，会非常耗时，因此，为了解决该问题，我们需要采用一些类似索引的技术
转载
2024-03-18 20:52:21
92阅读
一、词频----TF• 假设：如果一个词很重要，应该会在文章中多次出现• 词频——TF（Term Frequency）：一个词在文章中出现的次数• 也不是绝对的！出现次数最多的是“的”“是”“在”，这类最常用的词，叫做停用词（stop words）• 停用词对结果毫无帮助，必须过滤掉的词• 过滤掉停用词后就一定能接近问题么？• 进一步调整假设：如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它
转载
2024-04-24 07:06:21
35阅读
Lsh left shifts the integer part of the displayed value (multiplies it by 2) n times, where n is the next input number, and gives an integer result (b
原创
2022-07-25 10:37:49
107阅读
