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高光谱异常探测研究背景与意义

高光谱异常探测研究背景与意义来源：侯增福，基于协同表示与非监督最邻近规则子空间的高光谱影像异常探测[D].2019.欢迎学习交流！

独不懂·2022-12-03 15:10

深度学习：鞍点与海森矩阵的问题

首先来看看最优化的定义：对于目标函数f(x)，如果f(x)在x上的值比在x邻近的其他点的值更小，那么f(x)可能是一个局部最小值（localminimum）。

追梦AI·2022-12-03 10:56

python计算机视觉——第八章图像内容分类

文章目录引言8.1K邻近分类法8.1.1一个简单的二维示例8.1.2用稠密SIFT作为图像特征8.1.3图像分类：手势识别8.2贝叶斯分类器8.2.1PCA降维8.3支持向量机8.3.1使用LibSVM

Eaton_chen·2022-12-03 06:09

Python计算机视觉编程——第8章图像内容分类

手势识别8.2贝叶斯分类器用PCA降维8.3支持向量机8.3.1使用LibSVM8.1K临近分类法（KNN）在分类算法中，最简单且用的最多的一种方法之一就是KNN(K-NearsetNeighbor，K邻近分类法

海鸥丸拉面·2022-12-03 06:38

python计算机视觉学习第8章——图像内容分类

目录引言一、K邻近分类算法(KNN)1.1简单二维示例1.2用稠密SIFT作为图像特征1.3图像分类：手势识别二、贝叶斯分类器三、支持向量机3.1使用LibSVM四、光学字符识别4.1训练分类器4.2选取特征

jgq1466693·2022-12-03 06:38

Python计算机视觉——图像内容分类

文章目录第八章图像内容分类（一）K邻近分类法（KNN）（二）贝叶斯分类器（三）支持向量机（四）光学字符识别第八章图像内容分类本章介绍图像分类和图像内容分类算法。

Lsy_dxsj·2022-12-03 06:08

图像质量评价指标metrics：PSNR 、SSIM、LPIPS

定义是基于对应像素点间的误差，即基于误差敏感的图像质量评价，由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等

今天也要debug·2022-12-03 03:34

AI-机器学习-自学笔记（四）K邻算法（KNN）

关于该算法正式的表述是：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（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，并具有这个类别的样本的特性。

阿尔法羊·2022-12-03 02:24

Python基础知识题库（带答案）

语言保留字的是CAwhileBpassCdoDexcept3.关于Python程序格式框架，以下选项中描述错误的是AAPython语言不采用严格的“缩进”来表明程序的格式框架BPython单层缩进代码属于之前最邻近的一行非缩进代码

四分十七·2022-12-03 00:47

PCL 点云均值滤波

目录一、算法原理1、均值滤波2、参考文献二、代码实现三、结果展示一、算法原理1、均值滤波对待处理的当前采样点，选择一个模板，该模板由其邻近的若干个数据点组成，用模板的均值来替代当前采样点的值的方法。

点云侠·2022-12-02 19:14

opencv:用最邻近插值和双线性插值法实现上采样（放大图像）与下采样（缩小图像）

上采样与下采样概念：上采样：放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。下采样：缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。实现方法：上采样原理：内插值下采样原理：(M/s)*(N

瞳瞳瞳呀·2022-12-02 00:47

【文本分类】基于两种分类器实现影评的情感分析（SVM，KNN）

，SVM）当线性不可分时，就进行升维；接着就可以使用线性分类器了理论上来说，对任何分类问题，SVM都可以通过选择合适的核函数来完成核函数的选择直接影响到SVM分类性能的优劣，是设计SVM的关键问题K最邻近

samarua·2022-12-01 09:36

机器学习-分类-k近邻与决策树

二、k近邻与决策树1.k近邻原理：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也被分到这一类别。即某个样本的类别由与它最相近的k个样本投票得出。

Caspian�·2022-11-30 22:54

点云离群点剔除 — open3d python

离群点剔除的方法有很多种，例如基于统计、邻近度、密度、方差等方法。这里主要介绍open3d中实现的三种点云离群点的剔除方法，包括无效值剔除、统计方法、半径滤波法。1无效值剔除无效值包括空值和无限值。

Coding的叶子·2022-11-30 21:27

sklearn聚类算法之DBSCAN

这些点是聚类的核心观察值一旦步骤3处理完所有邻近的观察值，就选择一个新的随机点（重新开

GallopZhang·2022-11-30 19:17

利用python语言实现分类算法_python实现KNN分类算法

一、KNN算法简介邻近算法，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。

weixin_39873456·2022-11-30 17:06

Python最近邻算法（KNN）

（学习笔记）KNN:一个样本在特征空间中，总有k个与之最相似（即特征空间中最邻近）的样本。其中，大多数属于某一类别，则该样本也属于这个类别。计算步骤:1.算距离:算出测试样本到训练集中每个样本的距离。

优异c·2022-11-30 17:03

算法笔记（5）-K最近邻算法及python代码实现

K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)算法分类的基本原理：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。

编程研究坊·2022-11-30 17:01

【计算机组成原理学习总结】第三章存储系统（1）

3.1.1存储系统的层次结构（1）程序的局部性原理在某一时间内频繁访问某一局部的存储器地址空间，而对此范围外的地址空间则很少访问的现象时间局部性：最近被访问的信息很可能还要被访问空间局部性：最近被访问的信息邻近地址的信息也可能被访问

Beixun_Qili·2022-11-30 14:03

数字图像处理与分析（matlab实现）——实现空域线性及非线性低通平滑滤波

线性平滑滤波器包括邻近域平均法。非线性平滑滤波器有中值滤波器。平滑滤波:平滑滤波能减弱或消除图像中高频率的分量，但不影响低频率的分量。因为高频分量对

AbornCommander·2022-11-30 07:05

我的机器学习笔记-KNN

输入新的数据，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签.举例距离度量k-近邻算法根据特征比较，然后提取样本集中特征最相似数据(最邻近)的分类标签

qq_41704442·2022-11-30 03:44

机器学习--KNN算法的相关笔记

KNN算法（k-NearestNeighborClassification）----k-近邻分类算法•一个样本在特征空间中，总会有k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本。

秃头崽崽·2022-11-30 03:39

分类问题学习笔记-KNN原理

最邻近算法-KNN案例:kNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断出你的类别。俗话讲“物以类聚，人以群分”。

带问号的小朋友·2022-11-30 03:08

机器学习实战刻意练习 —— Task 02. 朴素贝叶斯

机器学习实战刻意练习第1周任务分类问题：K-邻近算法分类问题：决策树第2周任务分类问题：朴素贝叶斯分类问题：逻辑回归第3周任务分类问题：支持向量机第4周任务分类问题：AdaBoost

iiVax·2022-11-30 02:17

机器学习实战刻意练习 —— Task 04. AdaBoost

机器学习实战刻意练习第1周任务分类问题：K-邻近算法分类问题：决策树第2周任务分类问题：朴素贝叶斯分类问题：逻辑回归第3周任务分类问题：支持向量机第4周任务分类问题：AdaBoost

iiVax·2022-11-30 02:17

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: 的解决办法

在学knn最邻近分类时，原始数据根据参数Q1、Q2分为type=T1、type=T2两种；执行knn=neighbors.KNeighborsClassifier()knn.fit(df[['Q1','

zhaot2009·2022-11-29 17:56

统计学习方法第三章 k近邻法读书笔记

k近邻法简单直观：给定一个训练数据集，对于新输入的实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类。

辰明Xucy·2022-11-29 17:51

日常学习记录——目前学习记录总结

基于信息熵、基于信息增益、基于Gini指数模糊决策树算法——决策树算法的改进版本随机森林算法——基于Gini指数的CART决策树的集成学习算法平衡随机森林——面向不平衡数据集的随即森林算法的改进版本KNNK邻近算法

锂盐块呀·2022-11-29 15:59

KNN实现图像分类（JMU-机器学习作业）

它的思路是这样，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

急雨·2022-11-29 15:24

KNN实现图像分类

它的思路是这样，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

Abel_____·2022-11-29 14:41

k邻近算法python代码_机器学习算法之K近邻法-Python实现

一、算法简介k近邻法(k-nearestneighbor,k-NN)是一种基本的分类方法，输入的是实例的特征向量，对应于特征空间的点，输出结果为实例的类别，可以取多类。对于训练集来说，每个实例的类别已定，当分类时，对于新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式来进行预测。k近邻法分类过程不具有显式的学习过程，其实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，从而作为后面分类的模型

李修勇·2022-11-29 13:09

机器学习之KNN算法

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。计算距离公式：a(a1,a2,a3),b(b1,

等待着冬天的风·2022-11-29 12:49

【机器学习】KNN算法实现

2.3划分数据集2.4定义knn分类器2.5测试结果2.6结果分析3.优化算法3.1计算特征向量3.2knn加权1.概述knn即k近邻算法，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

TiTainEE·2022-11-29 12:46

群体智能优化算法介绍

群体智能优化算法原组邻近原则：群体能够进行简单的时间

bupt_mzz·2022-11-29 11:31

机器学习：K近邻算法（K-NN）

也就是说，该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。第一个字母k可以小写，

白羽火·2022-11-28 22:11

泛化NeRF系列：IBRNet 学习基于多视点图像的绘制

1摘要作者提出了一种通过插值法来利用稀疏的邻近视点集来合成复杂场景的新视点的方法。

略略略06·2022-11-28 19:23

【实战】OpenCV+Python项目实战--光流估计

（3）空间一致：一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点，且

Seasea77·2022-11-28 15:10

pytorch 不使用转置卷积来实现上采样

上采样（upsampling）一般包括2种方式：Resize，如双线性插值直接缩放，类似于图像缩放，概念可见最邻近插值算法和双线性插值算法——图像缩放Deconvolution，也叫TransposedConvolution

weixin_30905133·2022-11-28 15:09

KNN && 朴素贝叶斯

一、k近邻算法(KNN)1.1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。

郝源·2022-11-28 00:18

java 图像梯度检测_[Java教程]Javascript图像处理——边缘梯度计算

图像的边缘上，邻近的像素值应当显著地改变了。而在数学上，导数是表示改变快慢的一种方法。梯度值的大变预示着图像中内容的显著变化了

当然是不承认·2022-11-27 17:02

激光雷达（LiDAR）| Open3D：第三节邻近搜索之圆柱搜索

本节基于Open3D实现圆柱搜索：基于KDTree中的RNN半径邻近搜索实现在某个方向上的圆柱搜索，可识别出简单圆柱形物体。

地理空间科学·2022-11-27 10:10

激光雷达（LiDAR）| Open3D：第二节邻近搜索之构建KDTree

本节将介绍Open3D开源库：KDTree的原理及构建，将无序点云变为有序点云，实现点云的快速邻近搜索。

地理空间科学·2022-11-27 10:40

独不懂·2022-11-27 07:22

多目标跟踪算法 | DeepSort

DeepSort是基于Sort目标跟踪进行的改进，它引入深度学习模型，在实时目标跟踪过程中，提取目标的外观特征进行最近邻近匹配。目的：改善有遮挡情况下的目标追踪效果；同时，也减少了目标ID跳变的问题。

一颗小树x·2022-11-27 03:12

机器学习算法学习01——k-近邻算法及手写数字识别系统

使用Python导入数据2.从文本文件中解析数据3.预测类别四、手写数字识别系统实验1.实验概述2.实验内容3.代码3.1准备数据：将图像转换为测试向量3.2测试kNN算法总结一、kNN算法概述1.k邻近算法直译为

whh_0509·2022-11-26 18:21

(算法)K-NN邻近算法

（关注公zhong号：落叶归根的猪。获取资源，交个朋友～）K-NEARESTNEIGHBORS1.基本概念与原理k近邻算法是一种基本分类和回归方法。KNN算法非常简单且非常有效。KNN的模型表示是整个训练数据集。该算法的思想是：一个样本与数据集中的k个样本最相似，如果这k个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。如上图所示，有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表

大厂offer宝典·2022-11-26 18:51

k近邻（k-NN）算法

K近邻算法原理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。

panwei89·2022-11-26 17:47

09_分类算法--k近邻算法（KNN）、案例、欧氏距离、k-近邻算法API、KNeighborsClassifier、及其里面的案例（网络资料+学习资料整理笔记）

1分类算法–k近邻算法（KNN）定义：如果一个样本在特征空间中**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，则该样本也属于这个类别。

涂作权的博客·2022-11-26 15:20

分类算法-k近邻算法

k近邻算法定义：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。来源

zrx1236·2022-11-26 15:49

K近邻法--（KNN）算法的理解

一.什么是K近邻法给定一个训练数据集，对于新的输入实例，找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例大多数属于的某个类，就是这个实例所属的类别。所以算法的前提是需要有一个已经被标记类别的训练数据集。

baidu-liuming·2022-11-26 15:19

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