nearest

day3 KNN算法

KNN算法一、KNNKNN分类算法(K-Nearest-NeighborsClassification),又叫K邻近算法，是一个概念极其简单，而效果有很优秀的分类算法。
努力努力再亿点·2022-12-20 16:46

KNN（K-Nearest Neighbor）k个最近邻分类算法思想及原理

KNN算法思想：一个样本决定分类时，依靠其最近的K样本的分类结果，来确定该样本的分类结果。这就引出了KNN算法的三要素：K值选择、距离度量标准、分类决策规则。距离度量标准：KNN算法的距离度量标准常用的二维空间度量，即欧式距离：距离度量在p维空间的距离公式为：当p=1时，成为曼哈顿距离：当p=2时，为欧式距离。当p=无穷大时：KNN算法一般都用欧式距离，但其他度量距离也可使用。K值选择：K值的选择
蓝翔厨师长·2022-12-20 15:12

那些可以预测未来的方法们（未完，不必看）

预测未来-回归1.4遗留问题2.最小二乘（LeastSquare,LS)2.1线性最小二乘2.1.1普通2.1.2矢量2.1.2矢量应用2.2预测未来参考资料3.泊松分布4.卡尔曼滤波器1.K最近邻（k-nearest
橙橙小狸猫·2022-12-20 13:25

机器学习-K 近邻（k-Nearest Neighbour ）

K近邻（k-NearestNeighbour）理解K近邻目标•本节我们要理解k近邻（kNN）的基本概念。原理kNN可以说是最简单的监督学习分类器了。想法也很简单，就是找出测试数据在特征空间中的最近邻居。我们将使用下面的图片介绍它。上图中的对象可以分成两组，蓝色方块和红色三角。每一组也可以称为一个类。我们可以把所有的这些对象看成是一个城镇中房子，而所有的房子分别属于蓝色和红色家族，而这个城镇就是所谓
越努力越幸运@·2022-12-19 10:08

十五天掌握OpenCV——机器学习—K近邻（k-Nearest Neighbour）

魏老师学生——Cecil：学习OpenCV-机器视觉之旅KNN原理OpenCV中的kNNKNN原理最简单的监督学习分类器，找出测试数据在特征空间中的最近邻居。简单近邻：查看新数据最近的邻居属于哪个家族，就被分到哪个家族。kNN：对测试数据的k个最近邻居进行检测，k数据中哪个类占多数，新成员就属于哪个类。为了避免产生相等情况，最好取奇数，避免死结。修改后的kNN：对最近的k个邻居按照距离赋予不同权重
yin_jiang·2022-12-19 10:06

OpenCV47:理解KNN|k-Nearest Neighbour

目标在本章中，将理解k最近邻（kNN）算法的概念理论kNN是可用于监督学习的最简单的分类算法之一。这个想法是在特征空间中搜索测试数据的最近邻。用下面的图片来研究它。在图像中，有两个族类，蓝色正方形和红色三角形。称每一种为类（Class）。他们的房屋显示在他们的城镇地图中，我们称之为特征空间（FeatureSpace）。（可以将特征空间视为投影所有数据的空间。例如，考虑一个2D坐标空间。每个数据都有
uncle_ll·2022-12-19 10:33

Understanding k-Nearest Neighbour

1,KNN是应用于监督式学习的一个简单的分类算法。目的是查找特征空间中最匹配的测试数据。这幅图中有两大家族，蓝色方框与红色三角。我们把家族叫做类，在小镇地图上呈现的是他们的房间，叫做特征空间。（可以想象特征空间就是受保护数据的空间，比如2d坐标空间中，所有的数据都有两个特征，x和y坐标。你可以表示该数据2d坐标空间，对吧？在想象一下,如果有三个特征,你需要3d空间，现在考虑N特性,您需要N维空间,
tcj2015·2022-12-19 10:32

Python+OpenCV：理解k近邻(kNN)算法（k-Nearest Neighbour (kNN) algorithm）

Python+OpenCV：理解k近邻(kNN)算法（k-NearestNeighbour(kNN)algorithm）理论kNNisoneofthesimplestclassificationalgorithmsavailableforsupervisedlearning.Theideaistosearchfortheclosestmatch(es)ofthetestdatainthefeatu
机器视觉001·2022-12-19 10:27

OpenCV-Python官方教程-29- K 近邻(k-Nearest Neighbour）

kNN可以说是最简单的监督学习分类器了。想法也很简单，就是找出测试数据在特征空间中的最近邻居。1.1Opencv中的kNN这里我们将红色家族标记为Class-0，蓝色家族标记为Class-1。还要再创建25个训练数据，把它们非别标记为Class-0或者Class-1。Numpy中随机数产生器可以帮助我们完成这个任务。然后借助Matplotlib将这些点绘制出来。红色家族显示为红色三角蓝色家族显示为
骚火棍·2022-12-19 10:54

【OpenCV-Python】教程：7-1 理解 kNN (k-Nearest Neighbour)

OpenCVPython理解kNN（k-NearestNeighbour）【目标】理解kNN算法的基本概念【理论】kNN是监督学习中最简单的分类算法之一。其思想是在特征空间中搜索与测试数据最接近的匹配。我们将用下图来研究它。在图像中，有两个"家族"：蓝色正方形和红色三角形。我们把每个"家族"称为一个类。他们的房子显示在他们的城镇地图上，我们称之为特征空间。您可以将特征空间视为所有数据投影的空间。例
黄金旺铺·2022-12-19 10:23

基于OpenCV-python的机器学习（Understanding K-Nearest Neighbour编）

基于OpenCV-python的机器学习（UnderstandingK-NearestNeighbour编）摘要代码后记摘要大家都知道，现在学习机器学习，sklearn是标配。不过在OpenCV里，同样也有一些机器学习的知识。由于更新换代太快了，连官网上的Demo也是运行不起来的。而且网友大神们也不做更新，只能自己探究记录了。代码importcv2importmatplotlib.pyplotas
AlexDish·2022-12-19 10:23

SKlearn之手写数字识别（Recognizing hand-written digits）

Recognizinghand-writtendigits函数解释zip函数：pythonzip函数plt.imshow(image,cmap=plt.cm.gray_r,interpolation='nearest
Alwaysion·2022-12-18 14:55

K－近邻实现（K_Nearest_Neighbor）

目录1、引言2、K近邻法2.1Matlab实现主函数Loss函数附上效果图2.2、Python实现2.3、C++实现main函数Loss函数1、引言本专栏会编程实现机器学习的一些经典算法并且使用三种不同语言（Matlab,python,c++）。本文只展示了部分代码，本专栏全部代码可以通过Github下载，这里里简述一下为什么是这三种语言吧，首先是Matlab：这是大多数理工科学生都会用到的一个软
ing100·2022-12-18 13:40

Python机器视觉--OpenCV入门(重要)--图像的基本变换

dsize:缩放之后的图片大小,元组和列表表示均可.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,主要有以下几种:INTER_NEAREST
扁舟钓雪·2022-12-17 17:36

machine learning in action 之二 —— k-Nearest Neighbors

Python的使用我就不详细介绍了，因为我自己也不是特别熟悉（O(∩_∩)O哈哈~），不过Python和matlab差不多，语法很简单，用多了看多了自然就熟悉了，我之所以记录“machinelearninginaction”主要的目的也不是熟悉python，主要是记录我的学习过程，想提高自己的算法逻辑能力，而主要的切入点是常见的machinelearning算法。所以接下来的教程中，编程语法我不太
皓月祥云·2022-12-17 13:24

白手起家学习数据科学 ——k-Nearest Neighbors之“维度诅咒”(九)

维度诅咒(TheCurseofDimensionality)KNN在高维空间运行会出现”维度诅咒”的问题，那是因为在高维空间太广阔，高维空间的数据点不趋向接近另外的数据点。有一个办法可以证明这一点，随机产生很多对d维度的向量，然后计算每对的向量距离。产生随机数据点：defrandom_point(dim):return[random.random()for_inrange(dim)]生成每对(nu
健雄·2022-12-17 13:21

常用插值核介绍-nearest,linear,cubic,lanzcos

目录简介nearest插值核linear插值核cubic插值核lanczos插值核图像插值几何中心对齐图像插值展望参考资料简介主要介绍常用的插值核(interpolationkernel)和对应的插值算法
图像算法菜鸟·2022-12-16 03:26

pytorch模型复现踩坑记, upsample不可靠

先说结论：pytorch的上采用模块具有随机性，为了复现模型建议使用nearest模式，不要轻易使用trilinear！固定随机种子使模型可复现在具体实验中是非常重要的。
Chili868·2022-12-14 18:15

KNN 回归模型的认识与使用

初识KNN模型KNN模型，是一种紧邻算法，也叫K紧邻(K-Nearest-Neighbor)，在数据挖掘算法中是最简单并且基础的一种算法模型，在实际的运用中，不仅有分类方面的应用
李未名001·2022-12-13 19:03

最近邻查找最优算法_机器学习-KNN（k-nearest neighbor）最近邻算法

1、什么是KNNk近邻法(k-nearestneighbor,kNN)是一种基本分类与回归方法，其基本做法是：给定测试实例，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个实例点，然后基于这k个最近邻的信息来进行预测。通常，在分类任务中可使用“投票法”，即选择这k个实例中出现最多的标记类别作为预测结果；在回归任务中可使用“平均法”，即将这k个实例的实值输出标记的平均值作为预测结果；还可基于距离远近进行
Yeonhi·2022-12-13 16:10

推荐系统：近似最近邻搜索算法（ANN）【Approximate Nearest Neighbors】【开源算法：Faiss、Annoy、ScaNN、Hnswlib】

在搜索的业务场景下，基于一个现有的数据候选集（dataset），需要对新来的一个或者多个数据进行查询（query），返回在数据候选集中与该查询最相似的Top-K数据。当我们通过计算获得了每个物品的Embedding表示之后，最常遇到的一个问题就是在给定某个目标物品时，如何找出何其最类似的n个物品？这一类问题被称为最近邻搜索问题，经过多年的发展，这个问题在业界也有诸多的解决方案。目前最常用在推荐系统
u013250861·2022-12-13 16:39

class2 Nearest Neighbors 最近邻搜索

class2NearestNeighbors最近邻搜索问题NearestNeighbor(NN)Problem主要有两种NN问题K-NN在空间M中有一个点集S,一个查询点q∈Mq\inMq∈M,找到查询点在S中最近的k个点下图是3-NNFixedRadius-NN在空间M中有一个点集S,一个查询点q∈Mq\inMq∈M,找到所有在S中和查询点距离小于r的点∣∣s−q∣∣db_data(db_siz
swc_study·2022-12-13 16:38

近似最近邻搜索ANN(Approximate Nearest Neighbor)

目录一、随机投影森林-一种近似最近邻方法（ANN）1.随机投影森林介绍2、LSHForest/sklearn二、Kd-Tree的最近邻查找参考阅读：annoy源码阅读(近似最近邻搜索ANN)https://blog.csdn.net/KIDGIN7439/article/details/76599027?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-
a flying bird·2022-12-13 16:08

最近邻搜索|Nearest neighbor search

维基百科：https://en.wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor_search觉得整理的挺好，翻译最近邻搜索(NNS)作为**邻近搜索（proximitysearch
uncle_ll·2022-12-13 16:36

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_39702483·2022-12-13 07:57

关于 ONNX export failed: Couldn‘t export operator aten::upsample_bilinear2d 解决方案

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
Decoder-Wang·2022-12-13 07:26

【笔记】k-Nearest Neighbors（KNN/k近邻）原理

文章目录1原理1.1数学形式1.2几何空间2优化2.1k值的选择2.2距离的度量2.3分类决策规则3代码3.1直接使用sklearn中的API3.2底层编写4其余问题5参考1原理1.1数学形式kNN的算法和模型十分简单：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近邻的k个实例，在某种评判标准下（平均或加权）这k个实例的“多数”属于某个类，就把该输入实例分为这个类。本质：两个样
阿尔法狗Zero·2022-12-11 04:01

机器学习——最邻近算法 Nearest neighbour method / K邻近算法（KNN）

最邻近算法/K邻近算法/KNN找到离「当前点」最近的「K个数据点」，然后根据「少数服从多数」原则，对「当前点」进行分类。如果K取值太小，可能导致过度拟合。即，如果邻近样本是「噪声」，则会对训练结果造成影响——训练结果在训练集中表现变好，但在测试集中表现变差——近似误差减少，估计误差增大如果K值取值太大，将导致欠拟合。即，远处「不相似的数据」对训练结果产生影响——近似误差增大，估计误差减小——关于近
雨降·2022-12-10 19:49

算法学习之K邻近算法((k-Nearest Neighbor，KNN))

真实项目中需要解决的问题：算出客户下单地点，最近的三个自助咖啡机。利用客户收件地址的经纬度，算出最近的三个点。解决这个问题，就需要KNN(K邻近算法)。分析这个只是简单的邻近求值算法步骤；1、计算测试数据与各个训练数据之间的距离；2、按照距离的递增关系进行排序；3、选取距离最小的K个点；4、确定前K个点所在类别的出现频率；5、返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。其实，1、2、3
Mrmamenghui·2022-12-10 19:12

KNN-KG Reasoning Through Memorization:Nearest Neighbor Knowledge Graph Embeddings

摘要以往的知识图嵌入方法通常将实体映射到表示，并利用分数函数来预测目标实体，但它们难以推理罕见或新出现的不可见实体。在本文中，我们提出了一种新的知识图嵌入方法kNN-KGE，该方法使用预先训练的语言模型，通过k近邻对实体分布进行线性插值。我们根据实体嵌入空间中到知识存储的距离来计算最近的邻居。我们的方法可以允许显式地记忆罕见的或新兴的实体，而不是隐式地记忆模型参数。实验结果表明，我们的方法可以改善
小蜗子·2022-12-10 15:50

OpenCV(6)-实现图像基本变换

实现图像基本变换图像的放大与缩小图像缩放：resize(src,dst,dsize,fx,fy,interpolation)fx：x轴的缩放因子fy：y轴的缩放因子interpolation：差值算法INTER_NEAREST
zxyccm·2022-12-09 04:57

C#，机器学习的KNN（K Nearest Neighbour）算法与源代码

KNN（K-NearestNeighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，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。该方法的思路非常简单直观：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样本的类别来决定待分样本所属的类别。该方法的不足之处是
深度混淆·2022-12-06 21:22

OpenCV-Python 图像缩放

插值方式cv.INTER_NEAREST最近邻插值cv.INTER_LINEAR双线性插值cv.INTER_CUBIC双线性插值cv.INTER_AREA使用像素区域关系重新采样。
imxlw00·2022-12-06 11:04

Python遥感开发之arcpy批量投影栅格

NEAREST选项（用于执行最邻近分配法）是四种插值法当中速度最快的插值方法。其主要用于分类数据（如土地利用分类），因为它不会更改像元值。不应对连续数
等待着冬天的风·2022-12-04 23:59

A Comparison of Super-Resolution and Nearest Neighbors Interpolation Applied to Object Detection

参考AComparisonofSuper-ResolutionandNearestNeighborsInterpolation-云+社区-腾讯云摘要超分辨率(SR)作为一个成熟的研究课题，已经被应用于图像重建之外的其他领域。特别地，将分类或目标检测任务与超分辨率预处理阶段相结合，在精度上得到了提高，特别是对于相对于场景较小的目标。虽然SR已经显示出了希望，但是还没有研究将SR和最近邻(NN)插值等
Wanderer001·2022-12-03 08:16

python-opencv函数笔记 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：参数解释INTER_NEAREST
王and张·2022-11-29 02:08

k-近邻算法 (K-Nearest Neighbors,KNN)

k-近邻算法概述k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。工作原理：存在一个样本数据几何，也称作样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。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，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中
tip2tip·2022-11-29 01:07

【Python+OpenCV】特征点匹配之cv2.FlannBasedMatcher

文章目录Flann简介函数原型参数及返回值说明：代码举例实验结果Flann简介Flann(Fast_Library_for_Approximate_Nearest_Neighbors):快速最近邻搜索库
18岁小白想成大牛·2022-11-28 09:36

k-NN最近邻算法(k-nearest neighbors algorithm)

本文是一篇k-NN学习笔记，内容如下：一.k-NN简介二.k-NN原理三.关于k-NN的进一步讨论3.1K的大小怎么选择?3.2怎么计算最近“邻居”?3.3既然是监督学习，怎么训练？3.4k-NN怎么用于回归？3.5最后，为什么选择k-NN?四.k-NN应用-提高约会对象匹配(python)4.1读文件，解析特征向量和类别标签4.2特征标准化4.3画散点图，观察特征4.4利用k-NN算法进行分类4
wangchuang2017·2022-11-26 17:18

opencv 中resize的使用说明与实例

interpolation]]]])src，待处理图像dsize，目标尺寸，数值自定义，以元组形式输入fx，x轴水平方向方向缩放比例fy，竖直y轴反向缩放比例interpolation，插值类型自定义：INTER_NEAREST
星海燚燚·2022-11-24 16:59

Nearest Exit from Entrance in Maze（迷宫最近的出口）

Input:maze=[[“+”,“+”,“.”,“+”],[“.”,“.”,“.”,“+”],[“+”,“+”,“+”,“.”]],entrance=[1,2]Output:1Explanation:Thereare3exitsinthismazeat[1,0],[0,2],and[2,3].Initially,youareattheentrancecell[1,2].Youcanreach[1
蓝羽飞鸟·2022-11-22 05:17

GENERALIZATION THROUGH MEMORIZATION: NEAREST NEIGHBOR LANGUAGE MODELS

Abatract我们引入了kNN-LMs，它扩展了一个预先训练的神经语言模型（LM），通过与k个最近邻（kNN）模型线性插值。最近邻是根据预先训练好的LM嵌入空间中的距离进行计算的，并可以从任何文本集合中提取，包括原始的LM训练数据。定性地说，该模型在预测罕见的模式方面特别有用，如事实知识。总之，这些结果强烈地表明，学习文本序列之间的相似性比预测下一个单词更容易，而最近邻搜索是一种在长尾进行语言建
been_through·2022-11-22 05:31

【解决方法】AttributeError: module ‘cv2‘ has no attribute ‘INTER_NEAREST‘

linuxdocker上安装paddleocr遇到这个问题File"/usr/local/lib/python3.6/site-packages/imgaug/__init__.py",line7,infromimgaug.imgaugimport*#pylint:disable=redefined-builtinFile"/usr/local/lib/python3.6/site-package
风过灬无痕·2022-11-21 17:34

nn.Upsample() 参数详解及避坑

1.用法torch.nn.Upsample(size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=None,recompute_scale_factor
Philo`·2022-11-21 16:54

Open-CV K近邻算法（k-Nearest Neighbour）OCR手写识别

1.概念描述1.1什么是特征空间？首先，K近邻算法是监督分类中最简单的算法，实际上也就是一个分类算法，另外分类也有很多很多种，例如一维空间物体的分类、二维空间物体的分类、三维空间物体的分类...被分类的物体所占据的空间叫做特征空间，例如你要分类的是一维物体，在数学上，它只有坐标x，那么一维空间就是它的特征空间，如果你要分类二维物体，数学上，它有(x,y)，那么二维空间是它的特征空间。1.2K近邻算
Matrix_CS·2022-11-20 10:36

KNN（k_nearest_neighbors）python实现

需要数据集，请私信作者。创作不易，转发请带上本文链接。knn实现，本文以k=1,k=3为栗。importosimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImageimportnumpyasnpdefget_feature(img_path):image=np.array(Image.open
寻宇觅宙·2022-11-19 13:52

阅读桑迪潘·戴伊的《Python图像处理实战》笔记二

（上采样或下采样来增大或缩小图像）1.1上采样方法：（1）聚合值：Image.NEAREST（最近邻导致图像质量差）（2）双线性(Image.BILINEAR)或三次插值(Image.BICUBIC)的像素领域的内插值
苏哩·2022-11-19 07:20

nn.Upsample

另一种是interpolate这两个函数的使用方法略有差异，这里仅介绍UpsampleUpsampletorch.nn.Upsample(size=None,scale_factor=None,mode='nearest
harry_tea·2022-11-19 05:12

机器学习算法系列（二十二）-近似k近邻算法-Annoy（Approximate Nearest Neighbor / ANN）

阅读本文需要的背景知识点：k近邻算法、一丢丢编程知识一、引言  前面一节我们学习了机器学习算法系列（二十一）-k近邻算法（k-NearestNeighbor/kNNAlgorithm），其中介绍了两种查询最近的k个样本点的算法——k-维树（k-dtree）与Ball树（Balltree）。  上面两种算法在样本不大、维度不多的情况下，可以精确快速地查询出最近邻，但是现实中往往都是百万级以上样本，数
Saisimonzs·2022-11-19 01:41

OpenGL纹理贴图

OpenGL纹理1.基本概念2.纹理环绕方式3.纹理过滤3.1GL_NEAREST3.2GL_LINEAR3.3多级渐远纹理(Mipmap)4.纹理加载与创建4.1纹理加载4.2纹理创建4.3纹理的使用
LV小猪精·2022-11-13 00:02
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