K-摇臂

2-7节 k-近邻算法|手写识别系统|机器学习实战-学习笔记

文章原创,最近更新：2018-08-11本章节的主要内容是:重点介绍项目案例1:手写识别系统的完整代码。1.KNN项目案例介绍:项目案例2:手写识别系统项目概述:构造一个能识别数字0到9的基于KNN分类器的手写数字识别系统。需要识别的数字是存储在文本文件中的具有相同的色彩和大小：宽高是32像素*32像素的黑白图像。开发流程：收集数据：提供文本文件。准备数据：编写函数img2vector(),将图像
努力奋斗的durian·2023-12-26 12:21

你可知复杂世界是由简单要素组成

后来做设计，才知道印刷机只用CMYK，也就是C-青色，M-红色，Y-黄色，K-黑色，四块色版进行不同程度的色彩叠印，就印出了色彩斑斓的画面。三原色加上调节明暗的黑，就能变幻出绚丽多彩的世界。
墨竹的菜园·2023-12-26 12:57

机器学习系列_朴素贝叶斯（1）（原理、python代码、实战）

本文经作者允许转载自公众号：月半一更链接：https://mp.weixin.qq.com/s/v-FN3rG97Hr8Ez_fnkwpTw前文中的K-近邻、决策树分类器，给出的分类决策都是确定性的，即
大大的肥猫·2023-12-26 07:26

【模式识别】探秘分类奥秘：K-近邻算法解密与实战

个人主页：SarapinesProgrammer系列专栏：《模式之谜|数据奇迹解码》⏰诗赋清音：云生高巅梦远游，星光点缀碧海愁。山川深邃情难晤，剑气凌云志自修。目录1初识模式识别2K-近邻法2.1研究目的2.2研究环境2.3研究内容2.3.1算法原理介绍2.3.2实验步骤2.3.3实验结果2.4研究体会总结1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习，从中提取模式并做出决策的技术。这一领域
Sarapines Programmer·2023-12-25 15:05

滕滕每日PHAIO 2022年9月19号（第270天）

滕滕每日PHAIO2022年9月19号（第270天）P(明日计划）：1、面试2.专业课群内维护3.直播平台上架4.线下班级专业课教材发放H-健康：️无K-日行一善：教学点纸盒子给物业叔A-心态：见到新学生的开心
奋力奔跑人·2023-12-24 04:59

3D点云法向量估计(最小二乘拟合平面)

1、点云法向量估计的主要思路是对K-近邻的N个点进行平面拟合（平面过N点重心），平面法向量即为所求；2、最小二乘拟合可以转换为求协方差矩阵最小特征值对应的特征向量（SVD分解）；此种解法对数据噪声有很强的鲁棒性
weixin_30487201·2023-12-23 20:15

点云法向量与点云平面拟合的关系（PCA）

点云法向量估计的主要思路是对K-近邻的N个点进行平面拟合（平面过N点重心），平面法向量即为所求；所以求法向量就是变相的求拟合平面。
菜鸟知识搬运工·2023-12-23 20:43

Python - Real-ESRGAN 提升图像、视频清晰度 - 最高可达 4 K

目录一.引言二.Real-ESRGAN理论1.模型简介2.经典退化模型◆退化过程全览◆K-高斯滤波◆N-噪声◆↓r-Resize◆jpeg-压缩3.高阶退化模型4.环形和超调伪影5.网络结构◆ESRGAN
BIT_666·2023-12-23 19:38

KNN算法及其优缺点

K-最近邻算法（K-NearestNeighbors,KNN）是一种基本的分类和回归算法。它的工作原理是通过在训练样本中找到距离待分类样本最近的K个样本，并根据这K个样本的标签来确定待分类样本的标签。
天玑y·2023-12-23 07:49

K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别，每个类别由其内部的数据点表示。
天玑y·2023-12-23 07:42

基于K-means和形态学算法的叶子病虫害检测

我们将使用K-
PixelCoder·2023-12-22 23:41

【模式识别】探秘聚类奥秘：K-均值聚类算法解密与实战

个人主页：SarapinesProgrammer系列专栏：《模式之谜|数据奇迹解码》⏰诗赋清音：云生高巅梦远游，星光点缀碧海愁。山川深邃情难晤，剑气凌云志自修。目录1初识模式识别2K-均值聚类2.1研究目的2.2研究环境2.3研究内容2.3.1算法原理介绍2.3.2数据集准备2.3.3实验步骤2.3.4结果分析2.4研究体会总结1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习，从中提取模式并做
Sarapines Programmer·2023-12-22 20:43

2020-03-31

//*******查找数列中的是否存在35这一数据**********//#includeintmain(){inta[40];inti,j=0,k=19;for(i=0;i35){k=k-(k-i)/
Saltedfish_efd5·2023-12-22 12:10

K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为K个不同的类别。下面是K-均值聚类算法的步骤：随机选择K个初始聚类中心。将每个样本分配到离其最近的聚类中心。
He_wc·2023-12-22 12:37

常见的分类算法

本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。
调钟师·2023-12-21 01:01

matlab代码 y轴反向输出

.^2plot(x,y1,'k-',x,y2,'r--',x,y3,'g-')xlim([01.6])ylim([01.0])set(gca,
夙夜愿·2023-12-20 15:04

qt使用事件来进行文件操作

包含的头文件在.h文件中添加此函数voidkeyPressEvent(QKeyEvent*k);在.cpp中的实现操作voidMainWindow::keyPressEvent(QKeyEvent*k){if(k-
落落落sss·2023-12-19 21:51

Windbg 常用命令

k-显示调用堆栈（CallStack）。p-执行下一条指令。t-执行当前线程直到遇到下一个断点或异常。dt-显示类型的数据内容。dv-显
wangyue4·2023-12-19 12:53

K均值聚类

K-均值聚类算法1.什么是K均值聚类算法K均值聚类（k-means）是基于样本集合划分的聚类算法。
Chloe-Hao·2023-12-19 04:46

K-均值聚类算法

1.k-means概念及特性K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的簇。该算法通过计算每个数据点与其所属簇的中心点之间的距离来确定哪些数据点属于哪些簇。
统计猿栋栋·2023-12-19 04:14

聚类算法之K-均值聚类

他首先收集了每个商店的位置信息、营业额和经营类型等数据，然后运用K-均值聚类算法对商店进行聚类。经过多次迭代，最终得到了3个聚类，分别是：商业区：其中包括超
Uingll·2023-12-19 04:41

社交网络分析3：社交网络隐私攻击、保护的基本概念和方法 + 去匿名化技术 + 推理攻击技术 + k-匿名 + 基于聚类的隐私保护算法

社交网络分析3：社交网络隐私攻击、保护的基本概念和方法+去匿名化技术+推理攻击技术+k-匿名+基于聚类的隐私保护算法写在最前面社交网络隐私泄露用户数据暴露的途径复杂行为的隐私风险技术发展带来的隐私挑战经济利益与数据售卖防范措施社交网络用户数据隐私社交网络隐私攻击基于背景知识的攻击节点及节点间关系识别攻击隶属关系攻击概率攻击隐私保护研究现状社交网络用户隐私攻击研究现状社交网络去匿名化技术基于种子的去
是Yu欸·2023-12-18 09:31

过拟合与欠拟合

一、模型选择1、问题导入2、训练误差与泛化误差3、验证数据集和测试数据集4、K-折交叉验证一般在没有足够多数据时使用。
奉系坤阀·2023-12-18 08:07

2018文章集合

机器学习实战之KNN算法机器学习实战之朴素贝叶斯机器学习实战之决策树机器学习实战之Logistic回归机器学习实战之AdaBoost元算法机器学习实战之线性回归机器学习实战之树回归机器学习实战之K-
罗罗攀·2023-12-17 08:22

Apriori（关联分析算法）

终于到了机器学习实战的第十一章了，这也是继K-均值后的第二个无监督学习算法了。
myword1314·2023-12-16 23:00

机器学习算法：K-NN（K近邻算法）

导读本文[1]将介绍机器学习中的K-最近邻算法，K-NearestNeighbors是一种机器学习技术和算法，可用于回归和分类任务。
冷冻工厂·2023-12-16 14:58

使用KNN算法进行缺失值填补的详解及实践

KNN（K-最近邻）算法是一种常用的数据插值方法，可以通过找到与缺失样本最相似的K个样本来进行缺失值的估计。本文将详细介绍KNN算法的原理，并提供使用Python实现KNN缺失值填补的示例代码。
PixelEnigma·2023-12-16 14:17

CF1898C Colorful Grid（构造）

输出YES/NO思路NO的情况从起点到终点至少要走n-1+m-1步，若kn-1+m-1，res=k-(n-1+m-1)，res一定是偶数，偶数除以4，要不就能整除，要不就余2能被整除，就让它，绕着最后一圈转若余
x-d-xxh·2023-12-16 05:04

104基于matlab的人工蜂群数据聚类算法ABCO-K-均值

该代码提供了比K-均值算法更准确的结果。关键技术人工蜂群优化（ABCO）是自然发式优化方法，这是类似于在自然界寻找食物的方式的蜜蜂，以及优化算法搜索最佳的组合优化问题，实现最优聚类。
顶呱呱程序·2023-12-16 02:43

机器学习-隐私保护总览

近年来，隐私保护机器学习的研究方向大致可以分为三类：一是以k-匿名为代表的基于等价类的方法。二是以差分隐私为代表的基于数据失真的方法。
Ataraxia8088·2023-12-16 00:14

十大机器学习算法

20181214373学院：广研院【原文链接】MachineLearning:十大机器学习算法-知乎(zhihu.com)【嵌牛导读】本文对基础的机器学习算法做了一个简单介绍【嵌牛鼻子】线性回归支持向量机k-
哦O·2023-12-15 23:32

基于k-均值聚类的图像分割

参考链接：https://blog.csdn.net/LucasXu01/article/details/90764759?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultbaidujs_baidulandingword~default-0-90764759-blog-125619862.235v39pc_relevant_3m_s
satadriver·2023-12-15 16:11

neuq-acm预备队训练week 8 B3647 【模板】Floyd 题解

解题思路i到j的距离都可以看成，直达和i->k,k->jAC代码#include#defineinf0x3
ciwen_·2023-12-14 16:58

制作一个月球车底盘【内附资料下载链接】

由于摇臂的作用，机构的抓地力更强，因此具有极强的牵引能力和爬坡能力。同时摇臂和车架的悬挂，使它具有非常强的越障能力，可以在复杂的地形中行驶，甚至可以攀爬楼梯。
Robotway·2023-12-06 15:45

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种无监督学习算法，常用于数据聚类和图像分割。该算法将数据集划分为K个不同的类别，使得每个数据点属于离其最近的质心（centroid）所对应的类别。
跃跃欲试-迪之·2023-12-06 11:47

计算复杂性理论（傅育熙） 第一章 时间复杂度

UniversalTuringMachineSpeedupTheoremTimeComplexityClassVerificationProblemTimeHierarchyTheoremGapTheorem2023-09-111.1图灵机TuringMachine图灵机一台k-
Wall-E99·2023-12-05 12:36

十四、机器学习进阶知识：KNN分类算法

KNN分类（K-
七层楼的疯子·2023-12-05 05:34

读虹影k-英国情人

曾经看到评论说这是一部非常有争议的书，一度引起非议，因为太真实，让人把她和现实中的人混为一谈。但是不得不说，这本书写的非常引人入胜，丝丝入扣，虹影的很多小说会让你感觉非常的真实，好像并非编撰而是真有其事，让你分不清真假。这本书恰恰如此，有些内容虽然提示说是编撰，但是你真的会认为那是真的。鬼神之说，到家的男女修炼之法，匪夷所思之中，却又合情合理，因为千年中国文化中，道家便一直是天地阴阳之说，所以男女
曾经的Echo·2023-12-04 18:26

五笔输入法之基本概念与基本汉字

Q-金、W-人、E-月、R-白、T-禾、Y-言、U-立、I-水、O-火、P-之A-工、S-木、D-大、F-土、G-王、H-目、J-日、K-口、L-田C-又、V-女、B-子、N-已、M-山一级简码【25个
记录经历·2023-12-04 06:09

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种无监督学习算法，用于将相似的数据点分成多个组（簇），从而减少数据的复杂性。
微语早读·2023-12-03 11:28

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用于聚类分析的无监督学习算法。其基本思想是将数据集分成K个不同的簇，使得同一个簇内的数据点之间的距离尽可能小，不同簇之间的距离尽可能大。
小筱在线·2023-12-02 03:22

K近邻

一、模型1.1概念k-近邻算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的k-近邻算法。k-近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。
足圭·2023-12-02 01:50

首例CSDN_AI文章-- K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组，以最小化每组内部的方差。该算法包括以下步骤：1.初始化：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。
贾斯汀玛尔斯·2023-11-30 09:34

kotlin中map的使用技巧

name"to"zhangsan","age"to25)mapp.getValue("name")mapp["name"]//相当于上一句代码2.map的遍历for((k,v)inmap){println("$k-
zb_3Dmax·2023-11-28 11:43

GEE：kNN（k-最近邻）分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、最优参数、统计面积）

作者：CSDN@_养乐多_本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行kNN（k-最近邻）分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点，合并样本点等
_养乐多_·2023-11-25 16:29

[矩阵论] Unit 6. 矩阵的 Kronecker 积与 Hadamard 积 - 知识点整理

如有纰漏,欢迎交流讨论参考:杨明,刘先忠.矩阵论(第二版)[M].武汉:华中科技大学出版社,20056矩阵的Kronecker积与Hadamard积6.1Kronecker积与Hadamard积的定义K-
PeakCrosser·2023-11-25 09:27

python实现K-Means聚类算法

常用的聚类分析算法有：K-Means：K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。
afansdie·2023-11-24 21:23

机器学习第13天：模型性能评估指标

☁️主页Nowl专栏《机器学习实战》《机器学习》君子坐而论道，少年起而行之文章目录交叉验证保留交叉验证k-折交叉验证留一交叉验证混淆矩阵精度与召回率介绍精度召回率区别使用代码偏差与方差介绍区别交叉验证保留交叉验证介绍将数据集划分为两部分
Nowl·2023-11-24 16:06

NUAA模式识别实验报告

模式识别实验报告题目一实现至少一个无监督算法：K-均值、ISOData算法、GMM算法等等。并通过数据集实验讨论其性能。可直接使用他人开源代码。任意自选数据集。
阿迪不想上班·2023-11-24 06:30

NUAA数据融合实验课报告

数据融合实验报告聚类算法-K-means1.算法原理概念K-均值（K-Means）算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
阿迪不想上班·2023-11-24 06:30
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