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上采样的几种方法

常见的上采样的方法有（1）插值法（最邻近插值、双线性插值等）（2）转置卷积（又称为反卷积）（3）上采样（unsampling）（4）上池化（unpooling）插值法插值法不需要学习任何的

汐梦聆海·2022-12-20 04:03

光流算法简述

前后两帧中点的位移不大灰度不变假设，这要求外界光强保持恒定空间相关性，每个点的运动和邻近的点类似好像这么多假设有些不靠谱，但是

skycrygg·2022-12-19 23:39

光流法optical flow

1.前后两帧中点的位移不大,灰度不变假设，这要求外界光强保持恒定2.邻域光流相似假设，空间相关性，每个点的运动和邻近的点类似光流

Rolandxxx·2022-12-19 23:37

机器学习-KNN算法

1、认识KNN算法K-近邻算法，也叫做KNN算法（K-NearestNeighbor，KNN），其定义为：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别

白日梦我Deja_Vu·2022-12-19 14:35

机器学习 KNN算法原理

目录一：KNN算法概念二：KNN原理三：KNN超参数四：KNN算法选择一：KNN算法概念KNN(K-NearestNeighbor)法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是最简单的机器学习算法之一算法思路简单直观

顾城沐心·2022-12-18 13:27

机器学习算法总结

机器学习两个核心任务：任务一：如何优化训练数据—>主要用于解决欠拟合问题任务二：如何提升泛化性能—>主要用于解决过拟合问题KNN定义：给定一个训练集，对新输入的未知样本，通过计算与每个训练样本的距离，找到与该实例最邻近的

程序汪赵可乐·2022-12-18 02:14

路径规划与轨迹优化 —— Dijkstra算法寻找最短路径

算法过程不难，主要注意几个细节：原始地图坐标和栅格地图坐标的转换需要对障碍物处做膨胀处理（机器人半径制约了邻近障碍物的栅格）为了标记节点，又加了一个一维数组的索引表示每次找到一个

wincent嘻嘻哈哈·2022-12-17 21:41

机器人 python_python 机器

Python机器学习基础教程系列1、《Python机器学习基本概念》2、《Python机器学习决策树算法》3、《Python机器学习决策树应用》4、《Python机器学习最邻近规则分类(KNN)算法理论

weixin_39587822·2022-12-17 20:38

磁共振功能成像BOLD-fMRI原理

功能图像对神经元活动所伴随的生理变化敏感fMRI的生理学基础脑的血液动力学：大脑由许多特定的功能区所组成，脑的多样性构造也反应在血流分布上，对鼠脑的研究表明不同大脑区域的供血量相差近18倍毛细血管中血流随着邻近区域代

Tizzy477·2022-12-17 19:01

Python机器视觉--OpenCV入门(重要)--图像的基本变换

缩放之后的图片大小,元组和列表表示均可.dst:可选参数,缩放之后的输出图片fx,fy:x轴和y轴的缩放比,即宽度和高度的缩放比.interpolation:插值算法,主要有以下几种:INTER_NEAREST,邻近插

扁舟钓雪·2022-12-17 17:36

分类算法————K-邻近算法

1、什么是K-近邻算法(KNN)如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

荷泽泽·2022-12-17 13:54

python回归算法预测数据_数据回归分类预测的基本算法及python实现

一．KNN算法邻近算法，可以用来做回归分析也可以用来做分类分析。主要思想是采取K个最为邻近的自变量来求取其应变量的平均值，从而做一个回归或者是分类。

weixin_39611754·2022-12-17 12:32

knn分类算法python_分类算法之K最近邻算法(KNN)的python实现

分类算法之K最近邻算法(KNN)的Python实现KNN的定义所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中

weixin_39765057·2022-12-17 12:32

原生python实现knn分类算法

1题目分析原生python实现knn分类算法：最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别

在十三月·2022-12-17 12:59

KNN原理介绍与python实现

1.引言 K近邻法（K-NearestNeighbor,以下简称KNN）是由Cover和Hart于1968年提出来的基本分类和回归方法，KNN的基本思想是对于每一个样本，计算与其最邻近的K个样本点

林楚海·2022-12-17 12:57

k最临近(kNN)算法Python实现

Python实现工作原理存在这样的一个样本数据集合，也被称为训练样本集，样本集中每个数据都有标签输入没有标签的新数据后，将新数据中的每个特征与样本集中的对应特征进行比较，然后算法提取出样本集中最相似(最邻近

王大锤要好好学习·2022-12-17 12:56

Pytorch总结十一之神经网络模型：LeNet、AlexNet、VGG

1.图像在同⼀列邻近的像素在这个向量中可能相距较

明月醉窗台·2022-12-17 10:26

【从零开始学习深度学习】25.卷积神经网络之LeNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模

阿_旭·2022-12-17 10:09

Opencv(C++)笔记--形态学操作之开、闭操作、基本梯度计算、顶帽和黑帽操作

目录1--开操作2--闭操作3--基本梯度计算4--顶帽操作5--黑帽操作6--代码实例1--开操作①原理：先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作；②作用：消除值高于邻近点的孤立点，达到去除图像中噪声的作用（假定对象是前景色

憨豆的小泰迪·2022-12-17 09:53

python knn sklearn_分类模型第3篇：knn分类

K最邻近(k-NearestNeighbors，KNN)分类是一种监督式的分类方法，首先根据已标记的数据对模型进行训练，然后根据模型对新的数据点进行预测，预测新数据点的标签(label)，也就是该数据所属的分类

weixin_39753747·2022-12-17 09:50

K-近邻算法（分类算法）

该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是

Star星屹程序设计·2022-12-16 19:20

Python数字图像处理重采样算法

1.最邻近法，在进行采样后的原图像的每个坐标变为浮点型，先进行四舍五入寻找整数值然后利用公式寻找原图像对应的像素，采样后的（i，j）对应原图像中的（（i/l），（j/l））取整。

【快乐阿辉】·2022-12-16 16:19

机器学习算法基础 Day3

定义如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

小浩码出未来！·2022-12-16 16:18

基于AI的3DLUT系列论文分享

目前，工程上基本上都是静态表，就是固定几张3DLUT，然后根据某些变量来选表，选邻近表进行插值，得到需要的3DLUT，然后配置到硬件，比如ISP通路里，一般是根据色温或者光源类型，照度等

图像算法菜鸟·2022-12-16 03:56

Learn2com：基于Learnable Communications的V2I协同3D目标检测

Collaborative3DObjectDetectionforAutomaticVehicleSystemsviaLearnableCommunications发表期刊/会议：暂未发表数据集：CARLA-3D任务：考虑使用自车本地点云数据，并通过无线通信来结合来自邻近路边设施的信息

superbzhoucc·2022-12-15 19:00

【CS231n系列】

Stanford231n文章目录Stanford-cs231n课程学习笔记（一）前言一、传统算法最邻近分类器NearestNeighborclassifier存在问题二、深度神经网络1.线性变换2.梯度下降损失函数优化函数总结

狗狗儿儿桥·2022-12-15 15:15

opencv——高通滤波器

#高通滤波器是根据像素与邻近像素的亮度差值来提升该像素的亮度。#低通滤波器（LowPassFilter，LPF）则是在像素与周围像素的亮度差值小于一个特定值时，平滑该像素的亮度。

菜菜Chicken·2022-12-15 15:10

天津大学计算机专硕_2021年计算机考研择校参考

考虑条件：学硕还是专硕，计算机及其邻近专业，就业还是科研，有无导师，能否实习，城市的互联网氛围。

bolefx·2022-12-14 11:40

什么是流形？

感觉就是一个多维空间的抽象，在这个空间中，距离的定义稍微有些特殊；1、流形就是弯曲的N实数描述的点集合；2、两点间的距离有定义：邻近的两点，其距离是座标差的平方，相加，开根号。

fK0pS·2022-12-14 11:00

K-最近邻算法

邻近算法，或者说K-最近邻（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。

旯旮laga·2022-12-14 09:35

SNRI Subgraph Neighboring Relations Infomax for Inductive Link Prediction on Knowledge Graphs

然而，这些工作都只考虑了子图的封闭部分，没有考虑子图的完全邻近关系，导致部分邻近关系被忽略，稀疏子图难以处理。

小蜗子·2022-12-14 07:58

图机器学习（Graph Machine Learning）- 第三章无监督图学习（Unsupervised Graph Learning）- 浅嵌入方法

无监督图嵌入路线图3.2浅嵌入方法Shallowembeddingmethods3.2.1矩阵分解Matrixfactorization3.2.1.1图因子分解Graphfactorization3.2.1.2高阶邻近保持嵌入

无穷范数·2022-12-14 03:57

卷积神经网络原理详解

但是在类似图像处理的领域中，我们非常重视数据的形状，因为每个邻近像素点之间的有着紧密的关系，如果使用全连接网

Gamma and Beta·2022-12-14 03:56

三种邻近搜索

一、Annoy1.介绍ApproximateNearestNeighborOhYeah，是一个带有Pythonbindings的C++库。用于在海量文本中快速搜索相似的用户/物品（适合向量维度小于1000，向量数在百万级别）Annoy是Spotify开源的高维空间求近似最近邻的库，在Spotify使用它进行音乐推荐Annoy通过将海量数据建立成一个二叉树，使得每个数据查找时间复杂度是O(logn)

whaty6·2022-12-13 16:11

最邻近值搜索方法

Kdtreekdtree基本原理处理跨界最邻近值的情况ps：本小节中的超平面皆为与坐标轴垂直或平行的标准（简单）平面参考链接：https://www.cnblogs.com/wellp/p/8552774

c嘎嘎-·2022-12-13 16:08

最近邻搜索|Nearest neighbor search

维基百科：https://en.wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor_search觉得整理的挺好，翻译最近邻搜索(NNS)作为**邻近搜索（proximitysearch

uncle_ll·2022-12-13 16:36

K近邻算法——简单分类实现

定义：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

Sophia&Anna·2022-12-11 10:04

常用的机器学习算法（使用 Python 和 R 代码）

线性回归算法（LinearRegression）②逻辑回归算法（LogisticRegression）③决策树算法（DecisionTree④支持向量机算法（SVM）⑤朴素贝叶斯算法（NaiveBayes）⑥K邻近算法

氤氲流觞·2022-12-11 09:46

医学图像开源数据集汇总

它还表明肝脏分割软件可能遇到的主要困难是由于与邻近器官的

极市平台·2022-12-11 09:39

k邻近算法原理和sklearn函数的参数详解

kkkNNk近邻（k-NearestNeighbor,kNN），kNN的一个特点是没有显式的训练过程，事实上，它是“懒惰学习”（lazylearning）的代表，那些在训练过程中就迫不及待学习处理样本的方法，称为“急切学习”（eagerlearning）。讨论最近邻算法（k=1）给定测试样本x，若其最近邻样本为z，则最近邻分类器出错的概率就是x和z类别标记不同的概率P(err)=1−∑c∈YP(c

回想sy·2022-12-10 19:52

k邻近算法-回归实操

pythonk相邻近算法之回归实操基本概念先简单介绍一下机器学习里面的两个概念1.分类与回归分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。

yb705·2022-12-10 19:22

机器学习——最邻近算法 Nearest neighbour method / K邻近算法（KNN）

最邻近算法/K邻近算法/KNN找到离「当前点」最近的「K个数据点」，然后根据「少数服从多数」原则，对「当前点」进行分类。如果K取值太小，可能导致过度拟合。

雨降·2022-12-10 19:49

k邻近算法

今天学习了一点机器学习的知识，主要是机器学习最基本的算法-k邻近算法。正好今天写这篇Blog可以复习巩固，其中涉及到的code和一些内容来自《机器学习实战》。在此基础上加了一点自己的注释和理解。

Z_y_forever·2022-12-10 19:48

算法学习之K邻近算法((k-Nearest Neighbor，KNN))

解决这个问题，就需要KNN(K邻近算法)。

Mrmamenghui·2022-12-10 19:12

K邻近算法

K邻近算法一、K邻近算法1、K邻近API1.1、API说明1.2、API实战2、K邻近原理实现2.1、K邻近原理2.2、K邻近实现3、K值调优3.1、手动实现K值调优3.2、网格搜索K值调优一、K邻近算法

July Lan·2022-12-10 19:10

opencv学习笔记(三)——掩膜操作(C++)

掩膜矩阵中的值表示了邻近像素值（包括该像素自身的值）对新像素值有多大的影响。从数学的观点来看，我们用自己设置的权值，对像素领域内的值做了个加权平均。

WFForstar·2022-12-10 11:38

机器学习常见笔试题

该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中与K个实例最为相似(即特征空间中最邻近)，那么这K个实例中大多数属于哪个类别，则该样本也属于这个类别。其中，计算样本与其他实例的相似性一般采用距离衡量法。

饭饭童鞋·2022-12-10 07:06

K-近邻（KNN）算法

目录前言1、kNN算法总结2、三要素2.1.距离度量：描述最邻近2.2.k的大小2.3.分类规则3场外:kNN最重要的特征工程——特征归一化前言kNN是一种基本的分类和回归方法，本文探讨的是KNN的分类方法

一本糊涂张·2022-12-10 03:18

图片中隐藏信息

图片中隐藏图片利用邻近法将一张图片的所有像素嵌入到另一张图片中importcv2importnumpyasnpdefpoint2point(x):#幂函数returnnp.power(x,2)deflog

Mick..·2022-12-09 16:58

Neighbor-Vote：使用邻近距离投票优化单目3D目标检测（ACM MM2021）

名字：Neighbor-Vote:ImprovingMonocular3DObjectDetectionthroughNeighborDistanceVoting链接：https://arxiv.org/pdf/2107.02493.pdf摘要：随着摄像头在自动驾驶等新的应用领域的应用越来越广泛，对单目图像进行3D目标检测成为视觉场景理解的重要任务。单目3D目标检测的最新进展很多依赖于伪点云生成，

Tom Hardy·2022-12-09 15:47

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