Neighbor

【20090704-01】空间插值方法汇总

Power（反距离加权插值法） Kriging（克里金插值法） Minimum Curvature（最小曲率） Modified Shepard's Method（改进谢别德法） Natural Neighbor
·2015-10-31 11:53

kNN(K-Nearest Neighbor)最邻近规则分类

KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即推断未知事物属于哪一类，推断思想是，基于欧几里得定理，推断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近； K近期邻(k-Nearest Neighbor
·2015-10-31 09:48

几种常见模式识别算法整理和总结

K-Nearest Neighbor K-NN能够说是一种最直接的用来
·2015-10-31 08:44

k近邻法

    k近邻法（k nearest neighbor algorithm，k-NN）是机器学习中最基本的分类算法，在训练数据集中找到k个最近邻的实例，类别由这k个近邻中占最多的实例的类别来决定
·2015-10-30 12:21

K-NN(K-Nearest Neighbor)算法的Matlab实现

前记       最近在做人脸识别毕业设计，用到模糊KNN算法（FuzzyKNN，FKNN）。FKNN是在KNN基础上发展而来，上网搜寻博客缺乏该算法的资料，等有空写一篇该算法的详细介绍。本篇使用Matlab简单地实现KNN（未实现Kd-Tree算法）主要针对科研工作。代码实现function y = knn(x, x_train, y_train, K) % KNN K-Nearest Neig
初雪之音·2015-10-29 22:00

What You Should Know About the Jewelry Business

If your neighbor is an expert on that subject and you are a neophyte,
·2015-10-27 16:13

机器学习随笔01 - k近邻算法

算法名称: k近邻算法 (kNN: k-Nearest Neighbor) 问题提出: 根据已有对象的归类数据，给新对象(事物)归类。
·2015-10-27 14:12

K近邻算法

什么是K近邻算法     何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1
·2015-10-27 13:32

统计学习方法笔记 -- KNN

K近邻法（K-nearest neighbor，k-NN），这里只讨论基于knn的分类问题，1968年由Cover和Hart提出，属于判别模型 K近邻法不具有显式的学习过程，算法比较简单，每次分类都是根据训练集中
·2015-10-27 12:18

KNN算法简介

KNN（K Nearest Neighbor）算法 一、算法思想： 假设一个样本空间里的样本分成几个类型[1]，然后给定一个待分类的数据，通过计算距离该数据最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类
·2015-10-27 12:22

Enhanced Interior Gateway Routing Protocol

1 - four key technologies neighbor discovery/recovery, reliable transport protocol (RTP), DUAL finite-state
·2015-10-23 08:58

fknn

function test_out = fknn(sample_in, sample_out, test_in, k, m) % FKNN Fuzzy k-nearest neighbor classification
·2015-10-21 11:41

转 经典的KNN算法解释

KNN全名是k-th nearest neighbor，中文意思是「第k位最接近的鄰居」。甚麼是「第k位最接近的鄰居」呢？假設在一個廣場上，有100個朋友，每位朋友都是你的鄰居，最接近你的鄰居，就
·2015-10-21 11:40

[leetcode]Clone Graph

如果不存在就新建，如果存在就把映射的节点push_back到neighbor里面   /** * Definition for undirected graph.
·2015-10-21 11:07

经典英文幽默集锦

　　 （3）Love the neighbor. But don‘t get cau
·2015-10-21 10:33

海量数据挖掘MMDS week2: Nearest-Neighbor Learning最近邻学习

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48894963海量数据挖掘MiningMassiveDatasets(MMDs)-JureLeskoveccourses学习笔记之Nearest-NeighborLearning，KNN最近邻学习{Themoduleisaboutlargescalemachinelearning.}Supervised
-柚子皮-·2015-10-04 10:14

海量数据挖掘MMDS week2: Nearest-Neighbor Learning最近邻学习

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48894963海量数据挖掘MiningMassiveDatasets(MMDs)-JureLeskovec courses学习笔记之Nearest-NeighborLearning，KNN最近邻学习{Themoduleisaboutlargescalemachinelearning.}Supervise
pipisorry·2015-10-04 10:00

KNN 在手写识别中的应用（Java 实现）

KNN概述什么是KNNKNN（K–nearest-neighbor），即K-邻近算法，所谓K邻近，就是K个最近邻居的意思，说的是每个样本都可以用与它最接近的K个邻居来进行表示。
luoyhang003·2015-09-07 15:00

bgp的一个实验

.221,.226)---------------------Taos(AS200,.225)节点编号：1---0---2Aspenrouterbgp100bgprouter-id192.168.1.222neighbor192.168.1.221remote-as10
安装怪·2015-09-06 10:46

bgp的一个实验

.226)---------------------Taos(AS200,.225)节点编号：1---0---2Aspenrouterbgp100 bgprouter-id192.168.1.222 neighbor192.168.1.221remote-as
anzhuangguai·2015-09-06 10:00

生命游戏（Java）

在类似围棋的棋盘中，每一个格子可以是空格或者存在一个生命/细胞/Cell；每一个格子有8个相邻的格子(正上方、正下方、右侧、左侧、左上方、右上方、左下方以及右下方)，相邻的格子中存活的生命数量称为其邻居(neighbor
yqj2065·2015-09-05 12:00

K-Nearest Neighbor algorithm K最邻近结点算法

介绍定义在模式识别领域中，最近邻居法（k-NearestNeighborsalgorithm，KNN算法，又译K-近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。k-NN分类输入：包含特征空间中的k个最接近的训练样本。输出：一个分类族群。k-NN回归输入：包含特征空间中的k个最接近的训练样本。输出：该对象的属性值。该值是其k个最近邻居的值的平均值。起源TODO优点简单，易于理解，易于实现，无需估计
lijiancheng0614·2015-09-02 16:19

BGP基本配置与总结

1、建立BGP邻居的前提：在BGP的neighbor中指定的IP必须是可达对方的，不是使用直连接口的，可以通过静态路由、动态路由来到达指定的IP。
oO天龙·2015-08-14 12:18

《机器学习实战》k最近邻算法(K-Nearest Neighbor,Python实现)

============================================================================================《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记，包含对其中算法的理解和算法的Python代码实现另外博主这里有机器学习实战这本书的所有算法源代码和算法所用到的源文件，有需要的留言===========
Thinkgamer_·2015-08-11 12:47

机器学习——k最近邻算法(K-Nearest Neighbor,Python实现)

一、什么是看KNN算法？二、KNN算法的一般流程三、KNN算法的Python代码实现numpy模块参考教程：http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/index.html决策树(ID3)算法请参考：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47679017一：什么是看KNN算法？       kNN算法全
Gamer_gyt·2015-08-11 12:00

k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)

算法：输入：训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}其中，xi∈Rn为实例的特征向量，yi∈{c1,c2,…,cK}为实例的类别，i=1,2,…,N;实例特征向量x;输出：x所属的类y.(1)根据给定的距离度量，在训练集T中找出与x最近邻的k个点，涵盖这k个点的x的领域记作Nk(x);(2)在Nk(x)中根据分类决策规则（如多数表决）决定x的类别y：y=argmaxcj
FeynmanWang·2015-07-24 12:42

k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)

算法：输入：训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}其中，xi∈Rn为实例的特征向量，yi∈{c1,c2,…,cK}为实例的类别，i=1,2,…,N;实例特征向量x;输出：x所属的类y.(1)根据给定的距离度量，在训练集T中找出与x最近邻的k个点，涵盖这k个点的x的领域记作Nk(x);(2)在Nk(x)中根据分类决策规则（如多数表决）决定x的类别y：y=argmaxcj
FeynmanWang·2015-07-24 12:42

UVALive 4671 (LA 4671) K-neighbor substrings (2009年合肥) FFT

题目大意：就是现在定义两个字符串之间的Hamming距离指的是两个相同长度的字符串对应位置字符不同的位置数量,例如“aab"和”bab"的Hamming距离是1因为第一个字符不一样现在给出K个两个只包含字符'a','b'的字符串A和B,求A的子串中与B的Hamming距离不超过K的本质不同的子串数量,即如果"aaa"在A中出现两次及以上且满足条件也只记一次大致思路：首先这个题之前以为是可以用后缀自
u013738743·2015-07-15 14:00

DBSCAN算法C实现

#include #include #define TOTALPOINT 12 #define AttSetSize 2 #defineMinPts 4 bool Neighbor[TOTALPOINT
志豪欧巴都可以·2015-07-13 10:00

Protocol_OSPF

如果两台路由器共享一条公共数据链路，并且能够相互成功协商它们各自Hello数据包中所有指定的某些参数，那么它们就成为了邻居（Neighbor）。
·2015-07-04 17:00

数据结构和算法-009 双向链表

这段代码有点复杂，先看看，再一点点解释吧public class DoubleLinkList {          Neighbor firstLink;     Neighbor l
Jack_Zhong·2015-06-19 09:10

BGP 拒绝学习某个AS 发布的路由

routerbgp65000 bgprouter-id10.231.231.231 network222.44.xx.xx/29 neighbor10.129.129.129remote-as65000
lihongweibj·2015-06-04 12:28

数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification

邻近算法（k-NearestNeighboralgorithm）KNN算法的决策过程 右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机
apinetree·2015-05-21 08:55

数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification

邻近算法（k-NearestNeighboralgorithm）KNN算法的决策过程右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器
apinetree·2015-05-21 08:55

数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification

邻近算法（k-NearestNeighboralgorithm）KNN算法的决策过程 右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机
apinetree·2015-05-21 08:55

ns2.35嵌入gpsr协议

源码地址：点击打开链接7个为协议实现文件：gpsr_packet.h:definitionofpacketsofdifferenttypeusedbythisimplementaiongpsr_neighbor.h
sxsj333·2015-05-15 13:00

【Live Archive】4671 - K-neighbor substrings【FFT+后缀数组】

传送门：【LiveArchive】4671-K-neighborsubstrings题目分析：和Ural1996那题很像，都是通过将一个串反转后就可以将匹配变成卷积了。由于从A串中取出来的串是本质不同的，所以这里我用了后缀数组（用后缀数组纯粹是因为我懒==）做了处理：处理出的height数组，heighti表示字典序第i小的后缀和字典序第i−1小的后缀的最长前缀长度。然我我们可以轻而易举的发现，连
u013368721·2015-05-07 16:00

Product quantization for nearest neighbor search

HervéJégou,MatthijsDouzeandCordeliaSchmid,PAMI2011,INRIALEAR组，被引用次数：170阅读时间：2015-04-10~11文章为近似最近邻搜索提供了一种新方法：将高维数据量化划分为一些独立的低维子空间的Cartesian乘积，称之为PQ法。文章先形式化地描述了最近邻问题，并解释了对一个高维向量进行PQ，在内存使用量和Assignment复杂度
mqfcu8·2015-04-13 12:55

协同过滤：基于用户的协同过滤itemCF

基于用户的协同过滤算法也被称为最近邻协同过滤或KNN(K．Nearest-Neighbor,K最近邻算法)。
wenyusuran·2015-03-20 14:00

KNN(K-Nearest Neighbor)最邻近规则分类

KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：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
apinetree·2015-01-08 22:29

KNN(K-Nearest Neighbor)最邻近规则分类

KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：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
apinetree·2015-01-08 22:29

【机器学习】KNN（K-Nearest Neighbor）

KNN简介        KNN算法又称为K最近邻分类（K-nearestneighborclassification）算法，是一种非常简单的机器学习分类算法。        KNN算法的原理十分简单：对于待分类的样本，计算其到所有训练样本的距离，从中选取K个距离最近的训练样本，统计这K个距离最近的训练样本所属的类别，按照少数服从多数的原理，将待分类的样本归入k个训练样本所属数目最多的类别。更加通
tmylzq187·2014-12-04 14:00

Python实现kNN(k nearest neighbor algorithm)

下面的代码实现根据http://blog.csdn.net/bdss58/article/details/40928827这篇文章的算法介绍，理解算法请查看这篇文章。这里就不再详细介绍算法了。__author__='jianyong' #从csv文件中加载数据,并且将数据分成训练集和测试集，训练集和测试集比例是split importcsv importrandom defloadDataset
bdss58·2014-12-03 01:00

算法一 knn 扩展 BBF算法，在KD-tree上找KNN ( K-nearest neighbor)

Step1: BBF算法，在KD-tree上找KNN。第一步做匹配咯~ 1.       什么是KD-tree（fromwiki）K-Dimensiontree，实际上是一棵平衡二叉树。一般的KD-tree构造过程：functionkdtree(listofpointspointList,intdepth){    ifpointListisempty        returnnil;    e
zkl99999·2014-11-17 14:00

L3 MPLS ××× InterAS Option B： MP-eBGP between ASBRs

neighbor45.1.1.5send-la
yanchangqing·2014-11-05 14:33

KNN――K nearest neighbor

基于：mlinactionKNN算法原理：训练样本集及其标签集测试样本计算与测试样本距离最近的K个训练样本统计这K个训练样本的标签频率选择频率最高的标签作为测试样本的标签确定K的值：通过对样本的实验（多次和人工结合），取出误差最小的分类结果。一般小于20距离：可以是欧氏距离，归一化：训练样本为向量，其每个属性的尺度差别很大时，比如X=[x1,x2..],x1属于[0,1],x2属于[1000,20
qdqade·2014-10-10 11:43

KNN——K nearest neighbor

基于：mlinactionKNN算法原理：训练样本集及其标签集测试样本计算与测试样本距离最近的K个训练样本统计这K个训练样本的标签频率选择频率最高的标签作为测试样本的标签确定K的值：通过对样本的实验（多次和人工结合），取出误差最小的分类结果。一般小于20距离：可以是欧氏距离，归一化：训练样本为向量，其每个属性的尺度差别很大时，比如X=[x1,x2..],x1属于[0,1],x2属于[1000,20
qdqade·2014-10-10 11:43

show cdp neighbor的输出内容

show cdp neighbor的输出内容   字段 描述 Device ID 指直接相连设备的主机名 Local Interface 指接收CDP分组的端口或接口
流浪鱼·2014-08-11 21:00

数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification

邻近算法 KNN算法的决策过程k-NearestNeighboralgorithm 右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器
tangshuai8888·2014-08-01 16:00

kNN(K-Nearest Neighbor)最邻近规则分类

KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：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
流程序中的运动者·2014-06-29 18:35
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