近邻

清明

清明逝者如风如四月的清明草长莺飞下垒垒坟茔追忆不及的只是那浅浅的思念远远的忧愁流失的岂止是时光分明是组成生命的一个个鲜活细胞在每一个莫名的瞬间消亡清明不止是哀思的季节更得直面死亡想那悲欢离合对应的阴晴圆缺或如宇宙中的一颗微尘漂泊不定的脚步注定无法禁锢其行程生生死死无限轮回清明那是仲春与暮春之间的节气少了一份杏白桃红没有花的陪伴是否该是寂寞难耐那墓边的青草挺立的小树鸣叫的小鸟应是你的近邻你的话友吧好
这个世界有点快·2023-01-26 15:50

C#与C++、Java之比较概览

本文以C#提供的新编程方式以及它对两个近邻Java和C++的改进为中心。C#在很多方面采用和Java类似的方式来改进
仁者安仁·2023-01-26 10:51

C#与C++、Java之比较概览（转）

本文以C#提供的新编程方式以及它对两个近邻Java和C++的改进为中心。C#在很多方面采用和Java类似的方式来改进
weixin_30492601·2023-01-26 10:51

C#与C++、Java之比较概览 (Ben Albahari 著 荣耀 译)

本文以C#提供的新编程方式以及它对两个近邻Java和C++的改进为中心。C#在很多方面采用和Java类似的方式来改进C++，因此，我不打算重复诸如单根对象层次优点之类的东西。
lotuscheng·2023-01-26 10:20

python图像缩放

#缩放到原来的二分之一，输出尺寸格式为（宽，高）img_test1=cv.resize(img,(int(w/2),int(h/2)))#最近邻插值法缩放img_test2=cv.resize(img,
lhm383·2023-01-26 10:05

《机器学习实战》读书笔记：第一章 机器学习基础

k-近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机、AdaBoost非均衡分类问题：训练样本某个分类的数据多于其他分类的数据第一章机器学习基础机器学习：利用计算机来彰显数据背后的真实含义人脸识别
funnything2014·2023-01-26 07:30

邻居（上）

妈妈从小告诉我，“远亲近邻”，她说邻里关系的和睦相处是非常重要的，无论你有怎样好的亲戚
海外敦煌·2023-01-26 06:01

17mm I 摆渡人

图片来源网络引言如果想要完整地了解世界电影，那么，做为中国一衣带水的近邻，同源文化的相近以及美学思想的相仿，日本电影，是需要我们去学习和研究的。
涵229·2023-01-26 05:44

统计学习方法 学习笔记（3）K近邻法

K近邻法3.1.K近邻算法3.2.K近邻模型3.3.K近邻法的实现：kd树3.1.K近邻算法算法步骤：给定一个训练数据集，对于一个新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于哪一个类
北岛寒沫·2023-01-25 12:28

非线性分类器（一）之KNN以及SVM的数学推导

最小距离分类器最小距离分类器特点解决两类多峰或多类问题的分段线性分类器可以解决几乎所有分类问题，但要已知各类子类概念直观简单，未经优化分类器设计简单容易无重叠区或空白区KNN法分类器（1）最近邻法分类器的特点
机器学习我来学·2023-01-25 09:22

复现经典：《统计学习方法》第 4 章 朴素贝叶斯

代码目录第1章统计学习方法概论第2章感知机第3章k近邻法第4章朴素贝叶斯第5章决策树第6章逻辑斯谛回归第7章支持向量机第8章提升方法第9章EM算法及其推广第10章隐马尔可夫模型第11章条件随机场第12章监督学习方法总结代码参考
湾区人工智能·2023-01-24 11:44

1. 深度学习简介|计算机视觉简介|得分函数|损失函数作用|前向传播整体流程

文章目录深度学习简介计算机视觉简介k近邻算法得分函数损失函数作用前向传播整体流程机器学习是一个大块，其中就包含着深度学习，计算机视觉等机器学习的流程：数据获取特征工程建立模型评估与应用深度学习简介深度学习通过特征学习进行相关操作
Micoreal·2023-01-23 10:50

研究型论文_基于聚类和实例硬度的入侵检测过采样方法

首先，测算少数类数据对应的硬度值并作为输入，即计算其近邻样本中多数类的样本所占的比例；接下来，运用Canopy聚类方法对少数类数据进行预
过动猿·2023-01-23 07:02

关于＜＜This KNeighborsClassifier instance is not fitted yet. Call ‘fit‘ with approp……＞＞的可能处理方法

在使用机器学习的K近邻算法中，使用到了sklearn库中的KNeighborsClassifier()在后面后面跑下面这个代码的时候会报错NotFittedError:ThisKNeighborsClassifierinstanceisnotfittedyet.Call'fit'withappropriateargumentsbeforeusingthismethod.accuracy
挖煤的小李同学·2023-01-21 17:49

机器学习——KNN算法

一、什么是KNNk近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）是一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。
ke·2023-01-21 14:29

机器学习06：决策树学习

专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习07：贝叶斯学习机器学习08：最近邻学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习09：无监督学习

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非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习10：集成学习

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非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习12：演化学习

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非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习05：神经网络学习

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非妃是公主·2023-01-21 13:18

机器学习07：贝叶斯学习

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非妃是公主·2023-01-21 13:18

机器学习08：最近邻学习

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非妃是公主·2023-01-21 13:18

机器学习03：线性回归与多分类学习

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非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习02：模型评估

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非妃是公主·2023-01-21 13:47

机器学习04：支持向量机

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非妃是公主·2023-01-21 13:47

机器学习11：代价敏感学习

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非妃是公主·2023-01-21 12:45

k-近邻（最基本类型）及相关概念学习笔记

1.概述k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。
chenzj36·2023-01-20 13:53

深度学习框架Tensorflow模型分析

4sklearn实现5tf.keras实现6总结1快速入门模型机器学习鸢尾花数据集分析:https://blog.csdn.net/ZGL_cyy/article/details/126924746机器学习k近邻算法鸢尾花种类预测
赵广陆·2023-01-20 10:24

机器学习算法分类

函数的输出可以是一个连续的值（称为回归），或是输出是有限个离散值（称作分类）目标值为类别（离散的/文本，人为定义判断条件）–分类问题目标值为连续型的数据（可以无限精确的数值）–回归问题分类：k-近邻算法
zhangrunqiao17·2023-01-19 20:06

决策树算法原理与sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()以及决策树作图

绪论：除线性模型中的逻辑斯谛克回归（包括梯度下降等）、多分类问题之外，分类算法学习主要还包括：决策树，贝叶斯分类器，k近邻算法，支持向量机，神经网络等；下面学习一下决策树。
望百川归海·2023-01-19 18:38

KNN为什么是监督学习？

KNN算法，最近邻居算法，虽然被归类为监督学习，但是我一直有些疑问。觉得它不算一个正经的监督学习算法。1.KNN压根没有学习过程KNN是没有学习过程的，所以应不应该归类为机器学习都不好说。
hongxu000·2023-01-19 14:41

机器学习知识随笔

K近邻——对测试样本进行分类时，先通过扫描训练样本集，找到与该测试样本最相似的个训练样本，根据这个样本的类别进行投票确定测试样本的类别。决策树（一种有监督的机器学习算法）：实
是谁的兴啊·2023-01-19 12:11

【深度学习】01 - 图像识别

文章目录K最近邻法-KNNN折交叉验证法KNN总结：线性分类器得分函数损失函数（代价函数）损失函数1：hingeloss/支持向量机损失损失函数2：互熵损失（softmax分类器）K最近邻法-KNN现在用的比较少
李易安QSR·2023-01-19 09:48

机器学习——scikit-learn库学习、应用

Loaders2、sklearn生成数据二、训练集与测试集的划分三、scikit-learn常用模型1、线性回归2、逻辑回归3、朴素贝叶斯4、决策树5、随机森林6、SVM(支持向量机）7、KNN（K-近邻算法
Chaoy6565·2023-01-19 09:35

机器学习实战：一文详解K近邻算法，包括原理解析+实战案例

各位同学好，今天我向大家介绍一下python机器学习中的K近邻算法。内容有：K近邻算法的原理解析；实战案例–红酒分类预测。
Python数据开发·2023-01-18 18:08

高维空间最近邻逼近搜索算法评测

文章转自：https://www.jqr.com/article/000245最近邻方法是机器学习中一个非常流行的方法，它的原理很容易理解：邻近的数据点是相似的数据点，更可能属于同一分类。
love_data_scientist·2023-01-18 17:20

【Java面向对象】Knn实验

所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。
ayaishere_·2023-01-18 16:09

机器学习之KNN（四）根据身高体重测肥胖程度例题训练

例题如下（1）题目描述：KNN算法是k-NearestNeighborClassification的简称，也就是k近邻分类算法。
繁华三千东流水·2023-01-17 22:29

文献总结2021-08-18

无清洁图像去噪1.Neighbor2Neighbor:Self-SupervisedDenoisingfromSingleNoisyImages单幅图像自监督去噪输入噪声图随机近邻采样得到一组图像对计算网络输出与噪声目标之间的重构项和下采样图像与真实图像之间的差异最小化损失函数
hezi321·2023-01-17 19:10

KNN&DTW算法

DTWKNN&DTW全称为：KNearestNeighbors&DynamicTimeWarping以下为该文的链接：KNN&DTW基本思想：使用DTW方法计算两个时间序列之间的距离，并将此距离作为最近邻算法中的距离函数算法中的关键问题
努力蜕变·2023-01-17 12:45

机器学习基础——k-近邻算法概述和简单实现

本章内容k-近邻分类算法从文本文件中解析数据前言 众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?
心无旁骛~·2023-01-17 12:35

点云分割思路

激光雷达必须水平安装2.欧氏距离点云聚类分割主要函数（pcsegdist）采用KD-Tree近邻搜索，将距离小于设定阈值的点云聚类分割成簇；为点云中的每个点分配一个整数簇标签，并返回所有点的标签、集群的数量
Old urchin·2023-01-17 11:28

上采样层什么意思_深度学习网络层之上采样（Unpooling）

{1\overk}\sqrt{\sum_{j=1}^k(a_j^{l-1})^2}\]pooling除了仅输出一个值,也可以输出topk个(mixpooling).CNN中的上采样Unpooling:近邻
weixin_39861054·2023-01-17 11:45

pytorch线性回归代码_机器学习｜算法笔记（二）线性回归算法以及代码实现

概述上一篇讲述了《机器学习｜算法笔记(一)k近邻(KNN)算法以及应用实现》，本篇讲述机器学习算法线性回归，内容包括模型介绍及代码实现。
weixin_39647977·2023-01-17 08:59

web安全之机器学习入门——2.机器学习概述

前置知识什么是机器学习机器学习的算法机器学习首先要解决的两个问题一些基本概念数据集介绍1正文数据提取数字型文本型数据读取0前置知识什么是机器学习通过简单示例来理解什么是机器学习机器学习的算法属于监督式学习的算法有:回归模型,决策树,随机森林,K近邻算法
R芮R·2023-01-16 22:13

《Web安全之机器学习入门》笔记：第五章 5.2 决策树K近邻

这一小节主要内容是讲解K近邻的基本用法，训练数据集是二维平面上的若干点，邻居数设置为2，如下所示：fromsklearn.neighborsimportNearestNeighborsimportnumpyasnpX
mooyuan天天·2023-01-16 22:11

KNN算法(附鸢尾花分类实现)

1.k近邻算法k近邻学习(K-NearestNeighbor,简称KNN)学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其距离最近的k个样本，然后通过这k
是忘生啊·2023-01-16 09:51

《机器学习方法（第三版）——李航》学习笔记（二）附代码

目录三、第三章k近邻法1、k近邻算法2、k近邻模型模型距离度量k值的选择分类决策规则3、k近邻法的实现：kd树构造kd树搜索kd树四、第四章朴素贝叶斯法1、朴素贝叶斯的学习与分类2、朴素贝叶斯法的参数估计三
HitStuHan·2023-01-16 08:59

机器学习实战 K近邻算法（附数据集）

机器学习实战K近邻算法实验环境：程序在Anaconda的JupyterNotebook上运行，Python版本3.6.6。
天空没有任何界限·2023-01-15 14:11

新书预告 | 《机器学习公式推导与代码实现》出版在即！

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、A
louwill12·2023-01-15 11:39
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