Nearest

机器学习实战-52: K最近邻分类算法(k-Nearest Neighbor-KNN)

机器学习实战-52:K最近邻分类算法深度学习原理与实践(开源图书)-总目录，建议收藏，告别碎片阅读！K最近邻(k-NearestNeighbor-KNN)分类算法属于监督学习算法。常用分类算法包括：逻辑回归(LogisticRegression,LR)、K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)、朴素贝叶斯模型(NaiveBayesianModel,NBM)、隐马尔科夫模型(Hidde
MTVideoAI·2023-03-14 07:53

K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法

概述K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。它没有训练的过程，它的学习阶段仅仅是把样本保存起来，等收到测试集之后再进行处理，属于“懒惰学习”。反之，在训练阶段就对样本进行学习的算法属于“急切学习”。它本质上是衡量样本之间的相似度。口头描述给定测试集里某个点，基于某种距离度量计算它与训练集中每个点的距离，按照距离递增依次排序，选取与当前点距离最小的K个点
木杉Vincent·2023-03-14 07:49

K近邻算法(k-Nearest Neighbour, KNN)

《机器学习》周志华k近邻学习《统计学习方法》李航k近邻法KNN算法思想k-最近邻(k-NearestNeighbour,kNN)算法是一种基本分类与回归方法，属于监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。在分类任务中可使用"投票法"，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中时使
　木夕敢敢·2023-03-14 07:37

机器学习--KNN(K- Nearest Neighbor)

1、KNN（K-NearestNeighbor）法-----K最邻近法KNN算法的核心思想是：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，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。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。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判
@硬train一发·2023-03-14 07:34

k近邻算法 （k-NN k-nearest neighbor）详解

kkk近邻算法是一种典型的分类算法。假设给定一组分类好的训练集，输入一条实例的特征向量，在训练集中找到与这组特征向量在当前距离度量下最近的kkk个样本，在根据决策规则如多数表决来决定输入的实例应该分给哪个类。k−NNk-NNk−NN算法原理给定训练集T={(x1,y1),(x2,y3),...,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_3),...,(x_N,y_N)\}T={(x
张山大人·2023-02-25 07:35

(k-nearest neighbor的缩写KNN) 原理详解

基于实例的学习已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。基于实例的方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上，很多技术只建立目标函数的局部逼
磨剑88888·2023-02-25 07:30

python机器学习小记——基于K近邻(k-nearest neighbors)模型的分类&回归

【阿里天池云-龙珠计划】python机器学习小记目录【阿里天池云-龙珠计划】python机器学习小记一、算法原理及应用介绍二、基于Demo数据集的kNN分类三、基于莺尾花数据集的kNN分类四、模拟数据集–kNN回归五、马绞痛数据–kNN数据预处理+kNN分类pipeline【写在前面】不知不觉已经第三篇了，希望可以坚持下去总结一年多的积累曾无数次遇到bug在CSDN找到了解答，这个系列的总结也算是
陈灿 Cedric·2023-02-25 07:26

机器学习--K近邻算法（KNN）（2）

一、简介K-Nearest-Neighbor算法是一种常用的监督学习算法，它没有显式的训练过程，是‘懒惰学习’的显著代表，此类学习算法仅在训练阶段将训练集保存起来，训练时间开销为0，待收到测试样本后在进行处理
太原浪子·2023-02-24 07:54

pytorch转onnx遇到的问题汇总

1、关于torch导出onnx时候无法导出upsample_bilinear2d的问题：有人说直接将bilinear换成nearest，但是模型效果自然打折扣完美的解决方案如下torch.onnx.export
落花逐流水·2023-02-03 22:46

openCV中插值cv2.resize——python\C++

doublefy=0,intinterpolation=INTER_LINEAR)src输入图dst输出图dsize输出尺寸fx水平缩放比例fy垂直缩放比例interpolation内插方式:(INTER_NEAREST
大墅哥哥·2023-02-02 09:01

CS231N作业1KNN

1.补充k_nearest_neighbor.py中compute_distances_two_loops方法使用L2距离。
努力学习做大佬·2023-02-01 11:28

3. KNN最近邻算法详解与关键技术剖析（理论篇）

一、KNN算法概述K最近邻（K-Nearest-Neighbour,KNN)算法可以说是最简单的分类算法，易于理解，其核心思想就是距离的比较，即离谁最近，就被归类于谁（群体投票的方式）。
少壮不努力，老大敲代码·2023-02-01 10:27

Pytorch上下采样函数--interpolate用法

definterpolate(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=None):根据给定size或scale_factor
小火箭丶·2023-01-31 10:03

数学建模学习-插值法

可以为'nearest'最近项插值'lin
烂笔头座·2023-01-28 07:48

python图像缩放

img,(int(w/2),int(h/2)))#最近邻插值法缩放img_test2=cv.resize(img,(0,0),fx=0.25,fy=0.25,interpolation=cv.INTER_NEAREST
lhm383·2023-01-26 10:05

【Python】matplotlib：plt.rcParams设置画图的分辨率，大小等信息

大小等信息：1：plt.rcParams['figure.figsize']=(8.0,4.0)#设置figure_size尺寸2：plt.rcParams['image.interpolation']='nearest
旅途中的宽~·2023-01-20 13:18

测试最近邻差值的结果比较（仅结果展示）

a=torch.arange(18,dtype=torch.float32).reshape(1,2,3,3)aa=F.interpolate(a,size=(4,4),mode='nearest')bb
思妙想多多财-杰·2023-01-13 21:21

Mask RCNN pytorch官方代码解读

图像缩放采用bilinear方式，而mask缩放时采用nearest方式。
npupengsir·2023-01-10 15:41

python opencv图片放大 缩小_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
weixin_39750731·2023-01-10 13:09

OpenCV resize 改变图片大小，4种方式原理对比

微信：18233275213本文共总结了OpenCV提供的4种resize图片的方法：一、最近邻插值法INTER_NEAREST二、双线性插值（默认设置）INTER_LINEAR一、最近邻插值法INTER_NEAREST1
Python图像识别·2023-01-10 13:37

《Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey》之 Upsampling Methods

DeepLearningforImageSuper-resolution:ASurvey关于图像超分中上采样（Upsampling）方法的总结：1、Interpolation-basedUpsampling（基于插值的上采样方法）（1）Nearest-neighborInterpolation
jinfeng2411·2023-01-10 06:15

KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法的实现原理及模型参数解析

KNN（K-NearestNeighbor）最邻近分类算法的实现原理及模型参数解析KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。KNN算法的关键：(1)样本的所有特征
耳东鹏·2023-01-08 13:12

OpenCV resize INTER_NEAREST 使用时遇到的问题

.......]......使用OpenCV的resize按最近邻插值的方式放大32倍，生成棋盘格图：cv::resize(src,dst,cv::Size(160*32,120*32),INTER_NEAREST
幻影Jason·2023-01-07 23:01

数字图像处理100问—25 最邻近插值（ Nearest-neighbor Interpolation ）

提示：内容整理自：https://github.com/gzr2017/ImageProcessing100WenCV小白从0开始学数字图像处理25最邻近插值（Nearest-neighborInterpolation
cv_rsrc·2023-01-07 23:00

图像处理: 五种 插值法

/78822026Syntaxcv2.resize(src,dsize[,dst[,fx[,fy[,interpolation]]]])→dstinterpolation选项所用的插值方法INTER_NEAREST
今天依旧要努力·2023-01-07 23:00

opencv，cv2插值方式选择最近邻cv2.INTER_NEAREST仍然产生新的类别的可能原因之一。

但是如下代码仍会产生新的像素：arr=cv2.resize(arr,(w,h),cv2.INTER_NEAREST)原因是插值方式，应该用参数指定的方式arr=cv2.resize(arr,(w,h),
York1996·2023-01-07 23:59

MATLAB interp3 帧间插值

如题，MATLAB里面有interp1，interp2和interp3等等插值方法也有‘linear’：线性插值（缺省算法）；‘cubic’：三次插值；‘spline’：三次样条插值；‘nearest’
深山里的小白羊·2023-01-07 17:08

2020 cs231n 作业1笔记 knn

Assignment1刚开始遇到一个坑，就是py文件老是没保存，后来才知道需要运行.ipynb文件后面的代码来保存py文件打开knn.ipynb，首先要实现的是cs231n/classifiers/k_nearest_neighbor.py
cheetah023·2023-01-04 11:00

EMNLP20 - Simple and effective few-shot named entity recognition with structured nearest neighbor le

文章目录AbstractIntroductionProblemStatementandSetupModelNearestneighborclassificationforfew-shotNERStructurednearestneighborlearningExperimentsTagsetextensionDomainTransferCompetitivesystemsResultsAbstra
ywm_up·2023-01-02 14:41

Use Image.NEAREST (0), Image.LANCZOS (1), Image.BIL”

1.问题描述利用Pillow进行图像resize操作，结果报错：File"C:\Users\yafux\Anaconda3\envs\cu80_py36_tf140\lib\site-packages\PIL\Image.py",line1869,inresizemessage+"Use"+",".join(filters[:-1])+"or"+filters[-1]ValueError:Unkn
越野者·2023-01-02 00:52

图像插值算法：最近邻插值、双线性插值

插值算法：最近邻插值、双线性插值文章目录插值算法：最近邻插值、双线性插值最近邻插值法（nearest_neighbor)线性插值单线性插值法双线性插值插值算法有很多种，这里列出关联比较密切的三种：最近邻法
集电极·2023-01-01 15:36

机器学习——K-近邻算法（KNN（k-nearest neighbor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。核心思想：根据“邻居”来推测出你的类别。关于K的取值：过小：容易受到异常点的影响过大：会受到样本不均衡的影响特点：优点：简单，易于理解，无需训练缺点：对测试样本分类时计算量大，内存开销大必须指定K值，K值选择会影响分类精度使用场景：小数据场景一些函数用法train_test_sp
小唐致力于摸鱼·2022-12-29 03:24

imshow中的 cmap=plt.cm.gray_r 是调整颜色，附颜色大全

(data.images[0],#负责对图像进行处理imge类型：cmap=plt.cm.gray_r,#cmap参数:为调整显示颜色gray为黑白色，加_r取反为白黑色interpolation='nearest
云霄IT·2022-12-28 10:49

python interpolate_Pytorch上下采样函数--interpolate用法

最近用到了上采样下采样操作，pytorch中使用interpolate可以很轻松的完成definterpolate(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest
weixin_39805924·2022-12-28 01:31

Task_7

map1,map2,interpolation[,dst[,borderMode[,borderValue]]])map1表示，y方向映射规则，或者x方向映射表示映射时候的像素插值方式支持：INTER_NEAREST
Alizestl·2022-12-27 20:21

MATLAB快速入门（八）：数据的插值与拟合

method参数用于指定插值方法，常用的取值有以下四种：（1）linear:线性插值（2）nearest:最近点插值（3）pchip:分3段埃尔米特插值（4）spline:3次样条插值二维插值函数为interp2
抱抱宝·2022-12-27 17:00

【机器学习】Radius Neighbors Classifier（rNN，radius nearest neighbors）

文章目录一、半径近邻分类器-简介二、半径近邻分类器算法三、RadiusNeighborsClassifierWithScikit-Learn参考链接一、半径近邻分类器-简介RadiusNeighborsClassifierisaclassificationmachinelearningalgorithm.半径近邻分类器是一种分类机器学习算法。Itisanextensiontothek-neares
想变厉害的大白菜·2022-12-27 09:15

04. k近邻（k-nearest neighbour,KNN ）分类鸢尾花

K近邻是一种基本的分类方法，通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最近邻）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，其中K通常是不大于20的整数。KNN算法的结果很大程度取决于K的选择.KNN中，通过计算对象间距离来作为各个对象之间的非相似性指标，距离一般使用欧式距离或曼哈顿距离：导入数据importnumpyasnpim
小朋友,你是否有很多问号?·2022-12-24 18:24

图像插值：最邻近（nearest）与双线性（bilinear）

输入说明以及图像和坐标预处理最邻近插值（nearest）双线性插值（bilinear）概念法权重法测试为什么需要图像插值？
拜阳·2022-12-24 12:16

机器学习面试题——KNN（K Nearest Neighbors）K近邻分类算法

机器学习面试题——KNN（KNearestNeighbors）K近邻分类算法提示：KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。文章目录机器学习面试题——KNN（KNearestNeig
冰露可乐·2022-12-24 11:28

3 K-Nearest Neighbor

3.K-NearestNeighborClickherefornotesandcodeNearestNeighbor(1NN)Toclassifyanewexamplexxx:Labelxxxwiththelabeloftheclosestexampletoxxxinthetrainingset.EuclideanDistanceD(xi,xj)=∑k=1d(xik−xjk)2D\left(\bo
WuKx2002·2022-12-23 15:30

pytorch中的插值算法函数模块--interpolate

官方函数说明torch.nn.functional.interpolate(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=
GY-赵·2022-12-23 12:47

Pytorch——torch.nn.functional.interpolate函数

一时没太懂这个函数是干嘛的，所以看了下pytorch的官方文档：torch.nn.functional.interpolate(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest
哎呦不错的温jay·2022-12-23 12:46

python interpolate_Pytorch上下采样函数--interpolate用法

最近用到了上采样下采样操作，pytorch中使用interpolate可以很轻松的完成举个例子：这里注意上采样的时候mode默认是“nearest”，这里指定双线性插值“bilinear”得到结果补充知识
weixin_39540178·2022-12-23 12:45

pytorch torch.nn.functional实现插值和上采样

interpolatetorch.nn.functional.interpolate(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners
weixin_30905133·2022-12-23 12:44

torch.interpolate详解

torch.nn.functional.interpolatetorch.nn.functional.interpolate(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest
何如千泷·2022-12-23 12:14

【PyTorch】torch.nn.functional.interpolate——采样操作

函数语法格式2.参数解释3.实验测试1.函数语法格式官方手册链接torch.nn.functional.interpolate(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest
望天边星宿·2022-12-23 12:11

matlab插值函数_matlab自带的插值函数interp1的四种插值方法

(1)Nearest方法速度最快，占用内存最小，但一般来说误差最大，插值结果最不光滑。(2)Spline三次样条插值是所有插值方法中运行耗时最长的，插值函数及其一二阶导函数都连续，是最光滑的插值方法。
weixin_39693437·2022-12-22 11:03

opencv修改图片大小

#src:选择要缩放的图片#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：插值算法有1：INTER_NEAREST（临近插值速度快效果差
13059l·2022-12-22 03:39

【转】opencv中的resize 函数 的理解以及引申

一、什么是resize函数：resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数；opencv提供五种方法供选择分别是：a.最近邻插值——INTER_NEAREST；b.线性插值——INTER_LINEAR
Xzavier阿威VVVV·2022-12-21 09:53
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他