Elasticsearch 向量检索 kNN 与 Java Vector API 余弦相似度 SIMD 加速 大家好，今天我们来探讨一个在现代搜索和推荐系统中至关重要的话题：Elasticsearch 向量检索的 k 近邻 (kNN) 搜索，以及如何利用 Java Vector API 实现余弦相似度计算的 SIMD 加速。 1. 向量检索：搜索引擎的新方向 传统的搜索引擎主要依赖关键词匹配，通过倒排索引快速找到包含特定词语的文档。然而，这种方法在处理语义相似性、图像搜索、推荐系统等场景时存在局限性。向量检索应运而生，它将文档、图像、用户等对象表示为高维向量，然后通过计算向量之间的距离或相似度来找到最相关的结果。 例如，在文本语义搜索中，我们可以使用诸如 Word2Vec、GloVe、BERT 等模型将文本转换为向量，然后通过向量相似度来判断文本的语义相关性，即使文本中没有完全相同的关键词，也能找到语义相似的结果。 2. Elasticsearch 中的 kNN 向量检索 Elasticsearch 从 7.0 版本开始引入了对向量检索的支持，并在后续版本中不断完善。目前，Elasti …
高级缺失值处理：KNN Imputer 与 MICE 算法
好的，各位听众，各位观众，欢迎来到“数据江湖风云录”之“高级缺失值处理大作战”现场！我是你们的老朋友，数据挖掘界的“段子手”——阿星。今天，咱们不谈“人生苦短，我用Python”，咱们来聊聊数据挖掘路上的一大拦路虎：缺失值。 江湖传言：数据好比武林高手，缺失值好比高手身上的“罩门”。罩门越多，实力越弱，甚至可能走火入魔，练成“废材神功”。所以，如何巧妙地弥补这些罩门，让我们的数据重回巅峰，就成了数据挖掘工程师的必修课。 今天，阿星就带大家深入“缺失值”的腹地，探索两种高级又实用的缺失值处理方法：KNN Imputer 和 MICE 算法。保证让大家听得懂，学得会，用得上！ 第一章：缺失值，你这个磨人的小妖精！ 在正式开讲之前，咱们先来认识一下这位“磨人的小妖精”——缺失值。 1.1 缺失值的“前世今生” 啥是缺失值？说白了，就是数据里头空着的那部分。想象一下，你正在统计用户的信息，结果发现有些用户没填年龄，有些用户没填收入，这些没填的，就是缺失值。 缺失值出现的理由千奇百怪，可能是： 人为错误： 填表的时候手抖了一下，或者系统出了bug，导致数据丢失。 信息未提供： 有些用户就是不愿意 …