Nearest

Python OpenCV之图片缩放的实现（cv2.resize）

InputArraysrc输入图片OutputArraydst输出图片Size输出图片尺寸fx,fy沿x轴，y轴的缩放系数interpolation插入方式interpolation选项所用的插值方法：INTER_NEAREST
li_il·2019-06-28 10:42

【机器学习笔记】——k近邻（k-nearest neighbor，k-NN）

目录1k-NN1.1基本思路1.1.1距离度量1.1.2k值的选择1.1.3决策1.2基于kd树的k-NN算法1.2.1构造kd树1.2.2搜索kd树（基于kd树的k-NN算法）1.2.2.1基于kd树的最近邻算法1.2.2.2基于kd树的k-NN算法1.3k-NN的优缺点1.3.1优点1.3.2缺点2算法实现2.1原始形式1——自定义二维特征分类数据2.2原始形式2——自定义二维特征分类数据2.
孙悟充·2019-06-26 21:12

Nearest Neighbor分类器（笔记）

NearestNeighbor分类器在分类问题中，将每张测试图片上的每一个像素点与训练集中的图片对应的像素点进行比较，得到差异最小的图片，从而认为他们的类别相同。判断差异的方法有两种方法一方法二具体情况自己跑一下，在像素点差距较大时用方法一。目的是表达出两张图片的差异性，所以其他的方法可以自己定义。k-NearestNeighbor分类器升级版的，测试图片的类别选取与其差异值最小的训练集的类别，只
Yihang Zhao·2019-06-12 20:19

KNN(K-Nearest Neighbor)分类算法原理

https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/718911261.什么是看KNN算法？最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了
薄荷微光少年梦·2019-06-07 06:51

Assigment1 k-Nearest Neighbor (kNN) exercise (1)

Assigment1k-NearestNeighbor(kNN)exercise(1)一、作业内容（感觉很多深度学习相关课程的入门第一课都是kNN啊。。。可能是因为它具有提高学习兴趣的魔力？或者比较简单？？）kNN分类器是一种十分简单暴力的分类器，算法原理简单易懂，就是计算距离以进行比较，它包含两个主要步骤：1）训练这里的训练应该加上下引号，因为它其实啥也没干，仅仅读取了训练数据并进行存储以供后续
JiangNanMax·2019-06-02 10:57

POJ - 1330 Nearest Common Ancestors（倍增LCA）

裸的求LCA，用的倍增，就是为了记个模板，似懂非懂，以后有时间就弄懂这些算法(大概率不会了。。。。。。) #include #include #include usingnamespacestd; constintMAXN=10010; constintDEG=20; structEdge { intto,Next; }edge[MAXN*2]; inthead[MAXN],tot; void
hahahahhahello·2019-05-23 00:00

深度学习-卷积神经网络 吴恩达第四课第一周作业1答案(Convolutional Neural Networks: Step by Step)

matplotlibinlineplt.rcParams['figure.figsize']=(5.0,4.0)#setdefaultsizeofplotsplt.rcParams['image.interpolation']='nearest'plt.rcParams
BrianLi_·2019-05-10 10:46

poj1330 Nearest Common Ancestors(lca模板题)

题目T组样例，N(2v后，询问一组u和v的lca思路来源《挑战程序竞赛》P330-331题解lca裸题，用RMQ+ST就好了，其实倍增也是应该掌握的由于只有一组询问，所以预处理欧拉序dfnid用来记录dfs序中第一次访问的时间戳不妨id[u]#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;constintmaxn=2e4+10;v
Code92007·2019-05-02 19:53

cs231n作业，assignment1-knn详解（注重算法与代码的结合）

作业下载地址建议作业完成顺序k近邻分类：knn.ipynb&k_nearest_neighbor.pysvm线性分类：svm.ipynb&linear_svm.py&linear_classifier.pysoftmax
打酱油QAQ·2019-04-14 19:33

机器学习算法 KNN（k-Nearest Neighbor）

目录补充：超参数和模型参数python实现：KNN(K-NearestNeighbors)K近邻算法实现手写数据集的分类问题导入手写数据集（digits）数据集通过上面的分析，我们可以知道，怎么将现实中的东西以数据的形式表示下面是KNN模型的实例step1：将数据切分为训练集和测试集调用sklearn中的KNN算法直接调用score，默认是计算精确度accuracy也可以调用sklearn中的ac
NYSYSUWU·2019-04-14 09:29

【Tensorflow】Windows编译tensorflow时LINK : fatal error LNK1181: 无法打开输入文件“\pywrap_tensorflow_internal.lib

fatalerrorLNK1181:无法打开输入文件“\pywrap_tensorflow_internal.lib”出现这个错误是因为_beam_search_ops、_gru_ops、_lstm_ops、_nearest_neighbor_ops
heiheiya·2019-04-12 15:30

插值

对数据集的不同部分拟合出不同的函数，而函数之间的曲线平滑对接一维插值interp1d(x,y,kind='linear',...)x和y参数是一系列已知的数据点，kind参数是插值类型，可以是字符串或整数，候选值作用"zero"、"nearest
凌逆战·2019-04-10 16:00

插值

对数据集的不同部分拟合出不同的函数，而函数之间的曲线平滑对接一维插值interp1d(x,y,kind='linear',...)x和y参数是一系列已知的数据点，kind参数是插值类型，可以是字符串或整数，候选值作用"zero"、"nearest
凌逆战·2019-04-10 16:00

插值

对数据集的不同部分拟合出不同的函数，而函数之间的曲线平滑对接一维插值interp1d(x,y,kind='linear',...)x和y参数是一系列已知的数据点，kind参数是插值类型，可以是字符串或整数，候选值作用"zero"、"nearest
凌逆战·2019-04-10 16:00

K近邻K Nearest Neighbor

项目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner/blob/master/neighbors/KNN.ipynb原博客：https://daya-jin.github.io/2018/12/29/KNearestNeighbor/模型结构K近邻(KNearestNeighbor)是一种基于存储的算法，该算法不需要拟合任何模型，给定一个需要判别的样本xi
qq435248055·2019-04-10 11:03

适合工业界的特征选择方法介绍

在有监督，无监督，半监督以及单标签，多标签各种场景下，也做过一些工作：《Local-nearest-neighbors-basedfeatureweightingforgenese
anshuai_aw1·2019-04-02 12:23

KD树

目录构造BST：Kd-tree的构造是在BST的基础上升级：Kd-Tree和BST的区别：分割的概念1.树的建立；2.最近邻域搜索（Nearest-NeighborSearch）。
Bluenapa·2019-03-05 21:58

CodeForces 1110F Nearest Leaf | 线段树/换根

我……又诈尸了……代码几乎都不会写了，打场CF居然上分啦，开心！（虽然还是比不过列表里的各路神仙）题目链接题目描述一棵\(n\)个点的有根树，规定一种dfs序（规则：编号小的点优先dfs），\(m\)次询问一个点\(u\)和一个区间\([l,r]\)，求dfs序在这个区间内的叶子中，到\(u\)最小的距离。\(n,m\le500000\)题解这题……很简单……题面一上来给个什么欧拉遍历定义……我吓
胡小兔·2019-02-09 23:00

OpenCV-Python——第10章：图像的几何变换（移动、旋转、仿射及透视）

fy,interpolation)src：原图像dsize：目标尺寸，注意必须为整型dst：目标图像fx：水平轴缩放比例fy：竖直轴缩放比例interpolation：插值方法，共有5种：INTER_NEAREST
YukinoSiro·2019-01-31 11:55

N维数组的快速最近邻插值(Nearest Neighbour)，Python实现

这份代码实现的是numpy.ndarray的快速最近邻插值（放缩）。而这个方法貌似并没有直接的API（不能使用图像放缩API，因为数值会放缩到0-255）。目标我们由3*3的数组如下：[[123][456][789]]然后我们想要使用最近邻插值，放缩其成为一个8*10的矩阵，如下：[[1111222333][1111222333][1111222333][4444555666][444455566
MokHoYin·2019-01-18 10:04

第3章 k近邻法(KNearestNeighbors)课后习题参考解答

第二问：nearest_point=[2,3],nearest_dist=1.80按照kd-Tree搜索算法的思路求解就好代码第三问见本章代码部分：代码
breeze_blows·2019-01-12 16:23

计算机视觉（四）：使用K-NN分类器对CIFAR-10进行分类

2-准备工作创建项目结构如图所示在datasets文件中下载数据集Cifar-10k_nearest_neighbor.py代码如下：importnumpyasnpfromnumpyimport*#导入
LiAnG小炜·2019-01-05 11:37

python利用插值法对折线进行平滑曲线处理

绘图的时候，经常由于数据的原因导致画出来的图折线分界过于明显，因此需要对原数据绘制的折线进行平滑处理，本文介绍利用插值法进行平滑曲线处理：实现所需的库numpy、scipy、matplotlib插值法实现nearest
叮当了个河蟹·2018-12-25 16:19

K-nearest Neighbor

概述K-近邻算法(k-NN)是一个可以用来分类算法（也可以用来回归，本文不讨论）。基本思路是给定一个标记好的数据集，在数据集的特征空间选取一个距离度量标准，对于需要分类的数据点在该数据集中选取距离最近的k个数据实例，然后利用某种分类决策规则(如多数表决)得到实例点的类别。可以看到k-NN没有明显的学习过程(没有可学习的模型参数，k为超参)。对k-NN算法影响较大的元素有三个：k值，距离度量标准，分
BigPeter·2018-12-16 12:17

python使用插值法画出平滑曲线

本文实例为大家分享了python使用插值法画出平滑曲线的具体代码，供大家参考，具体内容如下实现所需的库numpy、scipy、matplotlib实现所需的方法插值nearest：最邻近插值法zero：
wnma3mz·2018-12-15 17:57

tensorflow: 图像操作

tf.image.resize_imagestf.image.resize_areatf.image.resize_bicubictf.image.resize_bilineartf.image.resize_nearest_neighborresize_images
love_image_xie·2018-12-01 12:10

神经网络学习引入-邻近算法Nearest Neighbor Classifier

邻近算法这个分类算法与卷积神经网络无关，并且在实际应用中的使用也并不是特别广泛，但是通过对这个算法的学习，我们能够对图片分类问题有一个大致的解决思路。L1距离与L2距离给定的两个图片，将它们表现成两个矢量I1、I2，一个最容易理解、最容易被接受的对比它们的方法是L1距离。d1(I1,I2)=∑p∣I1p−I2p∣d_{1}(I_{1},I_{2})=\sum_{p}|I_{1}^{p}-I_{2}
AG9GgG·2018-11-25 17:25

KNN(k-nearest neighbors) K近邻算法深入

K近邻法是机器学习中一种很基本的算法，可以用做分类和回归，主要的思想跟我们生活中近墨者黑，近朱者赤的思想雷同。例如我们看一个人人品的好坏只需要看与之相交的人的品格好坏。KNN算法分类和回归主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同：分类时我们选取与之相近的K个样本采取多数表决法来判断类别，回归时我们选取K个样本的平均值来作为预测值。1.KNN算法的三个要素K值对于K值的选取可根据我们的经验，然而有时
丿回到火星去·2018-11-10 15:31

Nearest Neighbor分类算法的实现

NearestNeighbor分类器通过寻找最近的一个点来分类，可以实现一个简单的分类器。具体步骤，总结如下：1、deftrain(self,X,y):#使用训练集的训练数据和标签来进行训练2、defpredict(self,X):#在新遇到的测试图像上预测分类标签我们只需要在训练阶段，记住所有的训练数据和标签；在预测步骤，我们会拿一些新的测试图片去在训练数据中寻找与新图片最相似的，然后基于此来给
荷叶田田_·2018-11-07 14:00

Python-OpenCV之图片缩放（cv2.resize）

InputArraysrc输入图片OutputArraydst输出图片Size输出图片尺寸fx,fy沿x轴，y轴的缩放系数interpolation插入方式interpolation选项所用的插值方法：INTER_NEAREST
li_il·2018-10-21 02:20

机器学习实战（一）k-近邻kNN（k-Nearest Neighbor）

目录0.前言1.k-近邻算法kNN（k-NearestNeighbor）2.实战案例2.1.简单案例2.2.约会网站案例2.3.手写识别案例学习完机器学习实战的k-近邻算法，简单的做个笔记。文中部分描述属于个人消化后的理解，仅供参考。所有代码和数据可以访问我的github如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注喔~我会非常开心的~0.前言k-近邻算法kNN（k-NearestNeighbor）
I can丶·2018-10-15 16:09

K 近邻法（k-nearest neighbor，k-NN）MATLAB实现

一、简单介绍二、实验准备实验数据：IRIS也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类（本次实验中，分别记为1,2,3类），每类50个数据，每个数据包含4个属性。实验语言：MATLAB目录结构：三、具体代码实现1）knn实现functiony=knn(trainData,sample_label,testData,k)%KNNk-NearestNeighbor
Sophia_Dz·2018-10-10 20:59

k近邻算法

knn,k-nearest-neighbors分类算法。如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，那么该样本也属于该类别。
dreamintime·2018-09-09 19:02

nearest_neighbor

from__future__importprint_functionimportnumpyasnpimporttensorflowastf#ImportMNISTdatafromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("/tmp/data/",one_hot=True)#I
毒脚兽vs佬斯基·2018-09-07 10:37

K近邻-原理及Python实现

kNN(k-Nearest
Tony_wei01·2018-09-03 07:27

python机器学习之KNN分类算法

本文为大家分享了python机器学习之KNN分类算法，供大家参考，具体内容如下1、KNN分类算法KNN分类算法（K-Nearest-NeighborsClassification），又叫K近邻算法，是一个概念极其简单
钱银·2018-08-29 14:13

数据关联算法之最近邻数据关联（Nearest Neighbor，NN）

在上一篇博客中有详细介绍数据关联的步骤：建立关联门，确定关联门限。门限过滤。确定相似性度量方法。建立关联矩阵。确定关联判定准则。形成关联对。在这些步骤中，关联门可以选择矩形或椭圆形，对于最近邻算法，相似性度量方法选择加权欧式距离。数据关联是将不确定性观测数据与轨迹进行配对，而最近邻算法又是什么呢？最近邻算法利用加权欧式距离计算每一个观测数据到真实目标的距离，然后再取其最近的一个观测数据作为目标真实
微生俘·2018-08-10 11:55

LSH Spark 千万级用户/Item 相似度计算 cosine-lsh-join-spark: Approximate Nearest Neighbors in Spark

CosineLSHJoinSparkAsparklibraryforapproximatenearestneighbours(ANN).BackgroundInmanycomputationalproblemssuchasNLP,RecommendationSystemsandSearch,items(e.g.words)arerepresentedasvectorsinamultidimensi
·2018-08-03 15:00

机器学习——k-近邻(K-Nearest Neighbor)

目录K-NearestneighborK-近邻分类算法从文本文件中解析和导入数据使用python创建扩散图归一化数值K-Nearestneighbor（个人观点，仅供参考。）k-近邻算法，第一个机器学习算法，非常有效且易掌握，本文将主要探讨k-近邻算法的基本理论和使用距离侧量的算法分类物品；最后通过k-近邻算法改进约会网站和手写数字识别系统。文章内容参考《机器学习实战》K-近邻分类算法简单的说，通
dizhuange0447·2018-08-03 15:00

kNN分类 (k-nearest neighbor,k近邻法)

核心：物以类聚----根据邻近样本决定测试样本的类别。一、概念所谓邻近样本，就是离它最近的k个样本，通过计算其与所有已知样本的距离来确定。（距离的计算方式有多种（https://blog.csdn.net/albert201605/article/details/81040556），kNN一般使用的是欧氏距离，即两点间的空间距离，为两点向量差的L2范数。两个n维向量A（x11,x12,...,x1
归去_来兮·2018-07-28 22:11

OpenCV 3 & Keras 实现多目标车辆跟踪 笔记

在OpenCV3中有三种背景分割器：K-Nearest（KNN）、MixtureofGaussians（MOG2）、GeometricMultigid（GMG）BackgroundSubtractor类是专门用于视频分析的
liangchen815·2018-07-26 16:20

【机器学习】k-近邻算法（k-nearest neighbor, k-NN）

前言kk近邻学习是一种常用的监督学习方法。kk近邻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。kk近邻法的工作机制很简单：给定测试样本，基于某种距离度量（关于距离度量可以点击此处）找出训练集中与其最靠近的kk个训练样本，然后基于这kk个“邻居”的信息来进行预测。分类时，对新的实例，根据其kk个最邻近的训练实例的类别（通过距离度量求得），通过多数表决等方式进行预测，也
Daycym·2018-07-18 20:20

数字图像处理笔记二 - 图片缩放(最近邻插值(Nearest Neighbor interpolation))

图片缩放的两种常见算法：最近邻域内插法(NearestNeighborinterpolation)双向性内插法(bilinearinterpolation)本文主要讲述最近邻插值(NearestNeighborinterpolation算法的原理以及python实现基本原理最简单的图像缩放算法就是最近邻插值。顾名思义，就是将目标图像各点的像素值设为源图像中与其最近的点。算法优点在与简单、速度快。如
FishBear_move_on·2018-07-04 20:59

Matplotlib中rcParams使用

plt.rcParams['figure.figsize']=(10.0,8.0)#setdefaultsizeofplotsplt.rcParams['image.interpolation']='nearest
庆志的小徒弟·2018-06-26 09:21

Python机器学习k-近邻算法(K Nearest Neighbor)实例详解

本文实例讲述了Python机器学习k-近邻算法。分享给大家供大家参考，具体如下：工作原理存在一份训练样本集，并且每个样本都有属于自己的标签，即我们知道每个样本集中所属于的类别。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后提取样本集中与之最相近的k个样本。观察并统计这k个样本的标签，选择数量最大的标签作为这个新数据的标签。用以下这幅图可以很好的解释kNN算法：不同
Eric Chan·2018-06-25 10:36

matplotlib：plt.rcParams设置画图的分辨率，大小等信息

主要作用是设置画的图的分辨率，大小等信息plt.rcParams['figure.figsize']=(8.0,4.0)#设置figure_size尺寸plt.rcParams['image.interpolation']='nearest
NockinOnHeavensDoor·2018-06-04 12:17

（五） K-Nearest Neighbor (临近取样，KNN算法)

综述1.1Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法1.2分类(classification)算法1.3归属于输入基于实例的学习(instance-basedlearning),懒惰学习(lazylearning)。在处理训练集的时候，我们并没有建任何的模型，而是对于一个未知的实例，我们开始归类的时候，我们才来看，根据它和我们已知类型的比较，来给他归类，也就是说，在开始并不建什么广泛的模
AngelovLee·2018-06-03 23:25

图象处理 五种插值法

地址：https://blog.csdn.net/jningwei/article/details/78822026interpolation选项所用的插值方法INTER_NEAREST最近邻插值INTER_LINEAR
Akino_Rito·2018-05-26 15:30

双线性插值算法详解并用matlab实现

在传统的插值算法中，它的插值效果比nearest插值法要好的多，但是速度上也必然会慢很多，比bicubic（二次立方法）效果要差，但速度上要优于bicubic。
chaolei_9527·2018-05-22 14:59

Image Classification: Data-driven Approach, k-Nearest Neighbor, train/val/test splits

此笔记基于斯坦福cs231n课程。作者：武秉文Jerry，[email protected]转载请注明出处目录图像分类介绍，数据驱动(data-driven)方法，pipeline。最近邻分类器k-NearestNeighborValidationsets,交叉验证,hyperparametertuning（调整）最近邻方法的优缺点总结总结：在实践中运用kNN扩展阅读图像分类Motivat
JerryiGeek·2018-05-19 23:34
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