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欧氏距离-曼哈顿距离
人脸识别过程
(3)人脸特征:根据人脸中定位的M个关键点计算人脸特征N维浮点向量(常见有128、256、512维等)、以及人脸的置信度;(4)人脸检索:根据人脸特征从人脸特征库中检索相似人脸,相似度常采用余弦夹角或
欧氏距离
度量
赤枫01
·
2020-07-14 09:46
CV人脸识别
AI人工智能
tensorflow实现knn算法
“距离”的度量一般采用
欧氏距离
。算法思路1.计算待分类的样本和样本空间中已标记的样本的
欧氏距离
。
偷嘴的小猴子
·
2020-07-14 07:53
机器学习实战笔记
tensorflow
人工智能算法--KNN算法(C++实现)
提高预测准确度的方法:调整K值,找到更好的K值(别太大,也别太小)数据的预处理(有大佬说过,数据的预处理会比算法本身更重要)逻辑距离的选择(
欧氏距离
,闵式距离,切比雪夫距离….)分类,就是一种选择的过程
肥宅_Sean
·
2020-07-14 06:13
C++
智能算法
KNN与K-MEANS的区别
它是使用
欧氏距离
度量的(简单理解就是两点间直线距离,
欧氏距离
只是将这个距离定义更加规范化,扩展到N维而已)。它可以处理大数据集,且高效。聚类结果是划分为k类的k个数据集。根据聚类结果的
WHY380012801
·
2020-07-14 06:19
KNN(python实现)
确定训练样本集合测试数据;(2)计算测试数据和训练样本集中每个样本数据的距离;常用的距离计算公式:欧式距离公式:d(x,y)=∑ni=1(xi−yi)2−−−−−−−−−−−−√d(x,y)=∑i=1n(xi−yi)2
曼哈顿距离
公式
NickChen_0411
·
2020-07-14 05:07
算法面试题
数据结构
Python
数模
kNN分类算法伪代码&最简python代码
算法是监督学习的一种,首先要有样本集(包含特征与目标变量),然后再输入没有标签只有特征的新数据,其次算出新数据与每个样本集的距离(所以kNN算法的特征都要为数据类型或标称型),这里的距离计算函数可以是
欧氏距离
三分之一给你
·
2020-07-14 03:33
机器学习最简代码示例
KNN sklearn python实现小示例
测试输入x与训练样本之间的距离
欧氏距离
是典型的距离度量。其他的距离度量也被使用
youngxiao's Blog
·
2020-07-14 02:30
机器学习
[BZOJ1941][SDOI2010]Hide and Seek(线段树)
可以发现,对于任意两点i和j,如果xi≥xj且yi≥yj,则在计算i和j之间的
曼哈顿距离
时,可以去掉绝对值符号,移项后变为(xi+yi)−(xj+yj)。
xyz32768
·
2020-07-13 22:03
BZOJ
UOJ
LOJ
像素间的基本关系-距离
(p,q)+D(q,z)则称D是距离函数或度量欧几里得(欧式)距离像素p(x,y)和q(s,t)间的欧式距离,就是我们在直角坐标系中最常用的两点间的直线距离,定义如下:欧式距离示意图如下,A与B之间的
欧氏距离
就
Lemon雷
·
2020-07-13 21:51
K-Means聚类算法
具体方法是通过对给定的样本进行划分,分为k个簇,使得簇内的点尽量紧密的连在一起,而簇间的距离尽量大,评判的标准就是通过
欧氏距离
。主要
python爬虫人工智能大数据
·
2020-07-13 19:22
[bzoj1941][sdoi2010]Hide and Seek
传送门Description平面上\(n\)个点,一个点的贡献是离他最远的点的距离减去离他最近的点的距离,求最小的贡献距离是
曼哈顿距离
\(n\leq500000\)Solutionk-dtree模板题建树过程相当于每次按照一维把超平面上的点进行划分
weixin_34268843
·
2020-07-13 18:48
[KD-TREE] BZOJ 1941 [Sdoi2010]Hide and Seek
题意:
曼哈顿距离
最大值与最小值的差模板题#include#include#includeusingnamespacestd;inlinecharnc(){staticcharbuf[100000],*p1
里阿奴摩西
·
2020-07-13 16:07
KD-TREE
K近邻法(k-nearest neighbor, KNN)
一、距离度量常用的距离有:
欧氏距离
:L2(xi,xj)=∑i=1m∣
IvyYin
·
2020-07-13 13:26
机器学习理论
用java实现K-means算法,k-means聚类算法原理
两个点之间的相异度大小采用
欧氏距离
公式衡量,对于两个点T0(x1,y2)和T1(x2,y2),T0和T1之间的
欧氏距离
为d=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)
欧氏距离
越小,说明相异度越小
-lim-
·
2020-07-13 06:38
java
社区发现之谱聚类算法的实现
#谱聚类算法实现#1、计算距离矩阵(
欧氏距离
,作为相似度矩阵)#2、利用KNN计算邻接矩阵A#3、由邻接矩阵计算都矩阵D和拉普拉斯矩阵L#4、标准化拉普拉斯矩阵#5、对拉普拉斯矩阵进行特征值分解得到特征向量
fnc1012382501
·
2020-07-13 06:30
cluster
数据挖掘
神经网络
sklearn
视频质量检测(3)--图像偏色检测
1、偏色的定义2、算法思路RGB颜色空间是最简单的一种颜色空间,但是RGB颜色空间最大的局限性在于当用
欧氏距离
来刻画两种颜色之间的差异时,所计算出的两种颜色之间的距无法正确表征人们实际所感知到的这两种颜色之间的真实差异
Mirinda_cjy
·
2020-07-13 03:44
视频质量诊断
视频图像质量诊断
BZOJ1941 - [SDOI2010]Hide and Seek
原题链接Description给出平面上坐标非负的n(n≤5×105)个点,找出一个点,使得它到所有其他点的
曼哈顿距离
的极差最小,求这个极差。
ayw1069
·
2020-07-13 02:41
机器学习(1)k最近邻算法、朴素贝叶斯算法、聚类算法、
k最近邻算法1.原理数据映射到高维空间中的点找出k个最近的样本投票结构2.如何衡量距离数学中距离满足三个要求必须为正数必须对称满足三角不等式3.闵可夫斯基距离(Minkowski):汉哈顿距离
欧氏距离
切比雪夫距离公式
Wayne12081213
·
2020-07-13 01:37
BZOJ 1941 Sdoi2010 Hide and Seek K-Dimensional-Tree
题目大意:给定平面上的n个点,定义距离为
曼哈顿距离
,求一个点到其他所有点的最大距离与最小距离之差最小KDTree……这东西好神啊注意计算最小距离的时候不能把自己也算进去==#include#include
PoPoQQQ
·
2020-07-13 01:49
BZOJ
【BZOJ1941】Hide and Seek(SDOI2010)-KD树
KD树是一种维护空间中点集的数据结构,构造方法网上应该有挺多讲解,这里就不赘述了,而这道题中求
曼哈顿距离
最大和最小是KD树的经典应用,一次查询的复杂度最好是O(logn)O(logn),最坏是O(n−
Maxwei_wzj
·
2020-07-13 00:03
数据结构-KD树
原型聚类(k 均值、学习向量量化、高斯混合聚类)
k均值k均值算法的目标是通过设立k个原型,将训练集划分成k簇,然后最小化簇中实例和对应原型的
欧氏距离
,即:最小化上式并不容易,并且上式已被证明是一个NP-hard问题,
大雄的学习人生
·
2020-07-13 00:02
A*寻路算法
首先明确三个概念,H值,目前点到终点的
曼哈顿距离
(
曼哈顿距离
,就是两个位置长度差值和高度差值的和),G值,目前点到起点的消耗代价值,如果只是寻找路径,可以将该值也看成是这两点的
曼哈顿距离
,F值,H值和G
zhanglu_1024
·
2020-07-12 19:35
高级数据结构和算法
10K-Means(K-均值)聚类算法
1.2.相似度衡量方法1.2.1.闵可夫斯基距离(Minkowski)当p=1时,为
曼哈顿距离
(Manhattan)当p=2时,为欧式距离(Euclidean)当p为无穷大
yiluohan0307
·
2020-07-12 18:14
机器学习
基于KNN(K最近邻分类算法)的推荐算法
如下图:在KNN算中,最核心的一点是怎么定义物品之间的距离,这里我们简单列举几种计算物品距离的方法:欧式距离、
曼哈顿距离
、切比雪夫距离、杰卡德系数、夹角余弦、皮尔逊系数。下面
守望者白狼
·
2020-07-12 14:03
推荐系统
机器学习之特征距离
一、
欧氏距离
欧式距离或欧几里得距离实际就是(xix_ixi,yiy_iyi),(xjx_jxj,yjy_jyj)两点之间的直线距离。
X&P
·
2020-07-12 13:18
机器学习
机器学习第一周
空间复杂度高适应的数据类型:数值型,标称型使用KNN算法的基本思路(本次学习采用的相关步骤)——注:对于距离的计算过程中,其实存在多种含义上的距离,目前采用的是欧式距离,对于不同的问题可以拓展到不同的距离上去——
曼哈顿距离
泰弗伊德
·
2020-07-12 13:13
机器学习算法实战学习
【精简推导】线性回归、岭回归、Lasso回归(最小二乘法)
L2范式本质就是欧式距离(
欧氏距离
就是两点相减平方然后开根号)。因此损
风后奇门‘
·
2020-07-12 12:06
机器学习
k-NN: Euclidean Distance(欧几里德距离)、Manhattan Distance(
曼哈顿距离
)、Cosine Similarity(余弦相似度)
k-NN及距离/相似度计算k-NNclassificationEuclideanDistance(欧几里德距离)ManhattanDistance(
曼哈顿距离
)CosineSimilarity(余弦相似度
weixin_37804469
·
2020-07-12 10:12
Machine
Learning
曼哈顿距离
最小生成树与莫队算法(总结)
曼哈顿距离
最小生成树与莫队算法(总结)1
曼哈顿距离
最小生成树
曼哈顿距离
最小生成树问题可以简述如下:给定二维平面上的N个点,在两点之间连边的代价为其
曼哈顿距离
,求使所有点连通的最小代价。
weixin_33921089
·
2020-07-12 08:20
图像处理之Mean Shift滤波(边缘保留的低通滤波)
MeanShift算法的输入参数一般有三个:1.矩阵半径r,声明大小2.像素距离,常见为欧几里德距离或者
曼哈顿距离
3.像素差值value算法大致的流程如下:a.输入像素点P(x,y)b.计
weixin_33824363
·
2020-07-12 07:12
k近邻(kNN)算法的Python实现(基于
欧氏距离
)
k近邻算法是机器学习中原理最简单的算法之一,其思想为:给定测试样本,计算出距离其最近的k个训练样本,将这k个样本中出现类别最多的标记作为该测试样本的预测标记。k近邻算法虽然原理简单,但是其泛华错误率却不超过贝叶斯最有分类器错误率的两倍。所以实际应用中,k近邻算法是一个“性价比”很高的分类工具。基于欧式距离,用Python3.5实现kNN算法:主程序:fromnumpyimport*importop
Genlovy_Hoo
·
2020-07-12 03:23
机器学习
Python
欧氏距离
和余弦相似度的区别是什么?
2)计算公式
欧氏距离
(也叫欧几里得距离)公式:余弦相似度的计算公式如
修炼打怪的小乌龟
·
2020-07-12 01:36
《Python入门经典 以解决计算问题为导向的Python编程实践》Lesson1
难免会有错误,希望大家告诉我,我们一起来完善~~math.hypot()的参数为两个数字(x,y),返回x与y的
欧氏距离
。习题11.什么是程序?
tsubasayyy
·
2020-07-12 01:31
Python语言学习
Dlib模型人脸特征检测原理及demo
cungudafa2019-06-2416:55:348003收藏49展开目录序Dlib模型Dlib人脸特征检测原理(1)提取特征点(2)获取特征数据集写入csv(3)计算特征数据集的
欧氏距离
作对比正文一
starzhou
·
2020-07-11 23:22
短视频
向量范数:1-范数、2-范数、无穷范数;矩阵范数;欧几里得度量
在欧几里得空间中,点x=(x1,...,xn)x=(x_1,...,x_n)x=(x1,...,xn)和y=(y1,...,yn)y=(y_1,...,y_n)y=(y1,...,yn)之间的
欧氏距离
为
Quant_Learner
·
2020-07-11 00:13
小白学机器学习
15Puzzle 强行A*求解 C++
对于当前状态(f,p)做了启发函数,由U=depth*factor1+getU(f,p)*factor2;得出节点的U,始终先搜索U较小的情况虽说老老实实U=depth+HL(f,p)(HL为
曼哈顿距离
StarInShadow
·
2020-07-10 23:34
莫队算法笔记
可以用平面最小
曼哈顿距离
生成树来确定查询顺序,不过有一个更好写的方法是分块。把区
Quack_quack
·
2020-07-10 23:08
莫队算法
欧式聚类详解(点云数据处理)
欧式聚类详解(点云数据处理)欧式聚类是一种基于
欧氏距离
度量的聚类算法。基于KD-Tree的近邻查询算法是加速欧式聚类算法的重要预处理方法。
JAT0929
·
2020-07-10 21:36
MATLAB
K近邻算法
之后:输入没有标签的新数据时,将新数据的每个特征与样本集中数据的特征进行比较,(一般是计算
欧氏距离
)然后算法提取样本集中特征最相近数据(最近邻)的分类标签附:一本只选择样本数据集中前K个最
凌玥君
·
2020-07-10 13:57
Python利用Dlib实现人脸检测和识别
引言利用Python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算特征值之间的
欧氏距离
,来和预存的人脸特征进行对比,判断是否匹配,达到人脸识别的目的;可以从摄像头中抠取人脸图片存储到本地
wolf1105
·
2020-07-10 12:41
python+人工智能
数据挖掘与分析 - 用JS实现推荐系统的原理与开发
数据挖掘与分析-推荐系统的原理与开发图表一览试想一个推荐系统的应用场景分析应用场景的需求开始开发推荐图书系统常规解决想法
曼哈顿距离
欧氏距离
闵可夫斯基距离皮尔逊相关系数余弦相似度得出推荐图书应该使用哪种相似度
征途黯然.
·
2020-07-10 01:20
陌陌笔试题总结 算法岗
内容:推荐算法:基于用户,基于内容,重点学习关联推荐算法:Apriori和FP-Growth欧式距离,
曼哈顿距离
,切比雪夫距离聚类算法:k-means银行家算法计算机网络:7层协议及功能静态路由,动态路由一面
拓跋宪
·
2020-07-10 00:38
距离及相似度度量方法
1.
欧氏距离
(Euclideandistance)描述这是最常见的两点之间距离度量表示法,即欧几里得度量。我们小学、初中和高
狮子座明仔
·
2020-07-09 20:58
Algorithm
ML
R语言学习笔记:判别分析和聚类分析
计算距离:dist()dist(x,method="euclidean",diag=FALSE,upper=FALSE,p=2)x表示数据矩阵;method用于指定计算方法,默认“euclidean”为
欧氏距离
zxymvp
·
2020-07-09 06:33
R
Mahout Spectral聚类
我们知道,K-means聚类要求样本来自欧氏空间,从而可以计算
欧氏距离
,进而根据
欧氏距离
来决定一个样本点归属于哪个类。但现实总是残酷的,我们的研究对象往往并非
Chungtow-Leo
·
2020-07-09 02:42
Hadoop技术
PCL 点云分割与分类 Segmentation RANSAC随机采样一致性 平面模型分割
欧氏距离
分割 区域聚类分割算法 最小分割算法 超体聚类 渐进式形态学滤波器
点云分割博文末尾支持二维码赞赏哦_点云分割是根据空间,几何和纹理等特征对点云进行划分,使得同一划分内的点云拥有相似的特征,点云的有效分割往往是许多应用的前提,例如逆向工作,CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割,然后才能更好的进行空洞修复曲面重建,特征描述和提取,进而进行基于3D内容的检索,组合重用等。点云的分割与分类也算是一个大Topic了,这里因为多了一维就和二维图像比多了许多问题,点云分割又
EwenWanW
·
2020-07-09 01:30
机器视觉
三维视觉
阅读笔记 | 《机器学习》周志华 第十章 降维与度量学习
多维缩放10.2.3线性变换10.3主成分分析10.3.1两种等价推导10.3.2其他说明10.4核化线性降维10.5流形学习10.5.1等度量映射10.5.2局部线性嵌入10.6度量学习10.6.1从加权
欧氏距离
引入度量学习
然然然然_
·
2020-07-08 22:48
机器学习
四种常用聚类及代码(一):K-Means
K-Means衡量相似度的计算方法为
欧氏距离
(EuclidDistance)。K-Means算法的
水煮洋洋洋
·
2020-07-08 21:36
nlp
机器学习
AOJ 558 Cheese(bfs)
我用
曼哈顿距离
估价的A*,和普通bfs的time没区别啊,还把优先级那里写错了。。。
weixin_33863087
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2020-07-08 16:05
人工智能与机器学习——微笑识别和口罩识别
伽马与色彩归一化(3)计算梯度(4)构造方向直方图(5)合成各细胞单元使区间在空间上连通(6)HOG特征收集Dlib人脸特征检测(1)提取特征点(2)将获取的特征数据集写入csv(3)计算特征数据集的
欧氏距离
并做对比二
sillystar
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2020-07-08 15:04
人工智能机器学习
机器学习
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