邻近第23页

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

文件分类算法-----KNN、决策树、支持向量机、K-mean(非文件分类算法)

算法：邻近算法KNN(K-NearestNeighborsAlorithms)：邻近算法，计算一个点A与其他所

豆先生的成长志·2022-11-26 15:19

图像处理之几何变换(python实现)

图像几何变换1.图像比例放缩示例代码1.1最邻近插值法1.1.1自定义函数1.1.2实现结果图1.2双线性插值法1.2.1自定义函数1.2.2实现结果图通过几何变换不仅可以产生某种特殊的效果，而且可以简化图像处理过程和分析程序

阿宇阿星·2022-11-26 15:17

【机器学习笔记9】K邻近（KNN）原理、手动实现与具体应用

目录KNN算法简介算法原理基本流程KNN算法的三要素距离度量K值选择-交叉验证KNN算法的优缺点以及改进方法KNN改进算法介绍KD树Ball树AnnoyHNSWKNN算法手动实现并完成鸢尾花分类主体部分交叉验证选择最适K值导入数据和预处理完整代码利用Sklearn实现KNN完成鸢尾花分类利用Sklearn的KNN完成手写数字识别导入数据并查看数字图像数据预处理选择最佳K值训练模型，测试模型得分应用

Twilight Sparkle.·2022-11-26 14:05

KNN回归算法【配有案例演示】

与前面KNN最邻近算法比较类似，最临近算法是求出预测数据集与训练数据集的每个点之间的距离，取前k个数据集的结果集，把结果集中占比大的结果作为预测结果。

Smile to everyday·2022-11-26 14:02

PCT: Point Cloud Transformer论文阅读及理解

为了更好的获得点云局部的联系，采用了最远点采样和最邻近搜索。IntroductionTransformer是一个编码器-解码器结构，包含了三个主要的模块：输入嵌入、位置编码、自注意。

Lcx559·2022-11-26 10:19

挖掘原理|逻辑斯蒂回归原理

形象理解逻辑斯蒂回归在k邻近算法中，因为同一类的样本点总是表现出彼此之间距离相近，所以我们可以通过计算样本点之间的距离进行分类，那么换一个角度来思考，预测样本点所属类别也就是要判断这个样本点属于哪个类别的概率最大

尘落心上·2022-11-26 02:21

PCL系列——pcl库概览（未完待续）

概述12个模块1Filters滤波由于测量误差，数据有阴影点，通过分析每个点周围的邻近点的统计分析，修剪那些不符合某些标准的，通过计算邻近点平均距离，假设它们符合高斯分布，其平均距离在由全局距离平均值和标准偏差限定的区间之外的所有点可以被认为是异常值并且从数据集中修剪

HxShine·2022-11-25 14:51

【数学建模常用模型】分类专题

K-近邻算法K-近邻算法的基本思想是：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。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个

数模乐园—分享官·2022-11-25 12:10

机器学习 - 聚类基于网格的聚类算法（学习笔记）

根据预设阈值来判断每个网格单元是不是高密度单元，由邻近的稠密单元组成“类”。

corina_qin·2022-11-25 11:26

机器学习十大算法案例

机器学习十大算法与案例实现监督学习1.线性回归2.逻辑回归3.神经网络4.SVM支持向量机5.K邻近6.贝叶斯7.决策树8.集成学习(Adaboost)非监督学习9.降维—主成分分析10.聚类分析监督学习

Sais_Z·2022-11-25 09:05

python机器学习KNN算法

以已知类别的训练集作为参照选择参数K(2)计算预测集中的实例与训练集中的所有已知实例的距离(如欧氏距离)(3)选择最近的K个已知实例(4)根据少数服从多数的投票法则(majority_voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别

孙笑川 258·2022-11-25 08:59

GNN（图神经网络）基本概念

模型代表：GAT（GraphAttentionNetworks）图注意力模型用注意力机制对邻近节点特征加权求和。邻近节点特征的权重完全取决于节点特征，独立于图结构。

luemeon·2022-11-24 23:36

常用的三种插值算法

在做数字图像处理时，经常会碰到小数象素坐标的取值问题，这时就需要依据邻近象素的值来对该坐标进行插值。比如做图像的几何校正，也会碰到同样的问题。

离墨猫·2022-11-24 11:56

最邻近插值法

遥感作业，最邻近插值法的放大代码/*最邻近插值法，将一个二维数组由3*3的矩阵扩大为5*5的矩阵1.输出所有整数点，对其中的第一个整数点，求出该整数点在5*5矩阵中的映射点（小数）2.如果在cur新表上的点到该映射点的距离与其他映射点比较后发现最小

刘小勃·2022-11-24 11:25

图像处理：插值法

运用已知点，计算邻近的未知点的方法即为插值法在图像处理中，我们在调整图像大小以及形状时，往往需要用到插值法来对新像素点的值进行预测处理。一、最近邻插值定义：选取自身最近的点进行预测计算。

Genius!·2022-11-24 11:47

【机器学习实战】利用sklearn基于KNN（K近邻）实现鸢尾花种类预测

1.KNN算法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。

想做一只快乐的修狗·2022-11-24 08:32

python之K-邻近算法/kNN（附上注解代码）

简介又叫K-邻近算法，是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。

lyc2016012170·2022-11-24 08:49

knn方法预测怀孕，KNN原理简单代码

knn方法属于监督学习方法，其原理是：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。

随便叫点什么……·2022-11-24 08:46

时间序列预测：用电量预测 02 KNN（K邻近算法）

开发平台：jupyterlab运行环境：python3、TensorFlow2.x-----------------------------------------------2022.9.16测验成功----------------------------------------------------------------1.时间序列预测：用电量预测01数据分析与建模2.时间序列预测：用电量

deng_den·2022-11-24 08:10

双边滤波的基本原理

结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。

Researcher-Du·2022-11-24 05:32

双边滤波原理和实现

双边滤波原理双边滤波（Bilateralfilter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。

zzzlllqqqaaaa·2022-11-24 05:02

常见聚类算法总结

二.划分式聚类方法k-means：三.基于密度的聚类：DBSCAN算法：四.层次聚类：凝聚式聚类：分裂式聚类：治愈算法（CURE（ClusteringUsingRepresentative））：稀疏化邻近图

面向bug，春暖花开·2022-11-24 04:53

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