nearest

Top K nearest points to the origin

Therearenpointsinthexy-coordinatesystem.FindthetopKnearestpointstotheorigin.{(1,2),(-1,2),(3.-3),...}Theideaforthisproblemistousethemax_heap(yes,themaxheap,NOTtheminheap)withsizeK,anddefinethecomparef
lzmaths·2020-08-11 10:26

Nearest Opposite Parity

1272E题意：给一个数组arr，然后对于数组中1到n的位置pos，都可以跳向pos+arr[pos]和pos-arr[pos]，现在问题是：每一个位置跳向和它奇偶性相反的位置，最少需要几步。无法跳到则输出-1。简单分析看题解分析：这个可以看成是对奇性点和偶性点跑多源最短路。那么，可以用超级源加上反向建边跑最短路或者是反向建边直接多源最短路跑bfs。1.超级源，奇性超级源连接所有的奇性点，跑dij
C画中仙·2020-08-09 11:56

Json解析字符串解析简单实例

Json解析字符串实例，解析内容为：{"info":[{"code":"C","key":"028","nearest":"NO","value":"�ɶ�"},{"code":"N","key":"0771
generallizhong·2020-08-09 08:24

机器学习——“近朱者赤，近墨者黑”之KNN（k-Nearest Neighbor）及实现

K-最近邻算法引入：是不是鸭子？案例为本的学习(Casebasedlearning)——惰性学习KNN的原理相似性的度量数据预处理均值规范化0-1规范化距离计算算法步骤及实例计算KNN的优缺点代码参考文献引入：是不是鸭子？“如果走像鸭子，叫像鸭子，看起来还像鸭子，那么它很可能就是只鸭子。”上面这句谚语可以这样理解，将“走”、“叫”，“看”刻画成三个维度：“走路姿态”、“声音”、“外观”，已知的每个
whether-or-not·2020-08-09 01:07

基于python的简单KNN算法(K- Nearest Neighbor)的实现与改进

最近在自学python的数据分析，还想稍微蹭一蹭深度学习，于是不可避免地接触到了最简单的机器学习算法——KNN算法。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。用人话说就是：如果要对一个样本进行分类，就看看这个样本周围都是些什么东西。要是跟样本比较接近的人是一群小混混，那么，这个样本估计比小混混也好不到
RickSandes·2020-08-09 00:17

【cs231n】Assignment1总结

算法代码重难点KNNcs231n/classifiers/k_nearest_neighbor.py\qquadknn.ipynbnoloop求距离交叉验证SVMcs231n/classifiers/linear_svm.py
JoeYF_·2020-08-08 20:27

图像处理-001图像旋转

IMROTATE(A,ANGLE)A：原图像ANGLE：逆时针旋转的角度B:旋转后的图像注意：旋转后的图像B尺寸和A一样，超出的显示为0；B=IMROTATE(A,ANGLE,METHOD)METHOD：插值方法'nearest
yumoz·2020-08-07 16:57

金贝塔 股票 评分 爬虫

importrequestsimportpandasaspdimportnumpyasnpdefGet_NearestDt():write_file='Nearest.csv'codes_file='all_codes.csv'code_list
青松0527·2020-08-05 16:48

sklearn 学习笔记 —— Nearest Neighbors

文章目录IntroUnsupervisedNearestNeighborsNearestNeighborsClassificationIntrosklearn提供了sklearn.neighbors这个模块，这个模块提供了unsupervisedandsupervisedneighbors-basedlearningmethods的一些方法。Unsupervisednearestneighbors
Vic_Hao·2020-08-04 06:18

CS231n KNN Assignment 1算法总结

CS231nKNNAssignment1算法总结1.数据驱动方法：train—precdict模式编写k_nearest_neighbor.py这个utils文件：importnumpyasnpclassKNearestNeighbor
sansherlock·2020-08-03 04:25

Cs231n作业-Q1-1 K-Nearest Neighbor(kNN) exercise

Cs231n作业：Q1-1k-NearestNeighbork近邻算法原理步骤Cs231n——Knn作业训练阶段测试阶段交叉验证小结k近邻算法k近邻算法是一种基本分类与回归方法。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。原理假设给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找出与该实例最临近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个
一位以泪洗面的同学·2020-08-03 03:20

机器学习之重点汇总系列（二）——K近邻算法(k-Nearest Neighbor,kNN)

什么是K近邻算法引例假设有数据集，其中前6部是训练集（有属性值和标记），我们根据训练集训练一个KNN模型，预测最后一部影片的电影类型首先，将训练集中的所有样例画入坐标系，也将待测样例画入然后计算待测分类的电影与所有已知分类的电影的欧式距离接着，将这些电影按照距离升序排序，取前k个电影，假设k=3，那么我们得到的电影依次是《He’sNotReallyIntoDudes》、《BeautifulWoma
达摩院院长·2020-08-02 21:59

TensorFlow函数:tf.image.resize_nearest_neighbor函数

tf.image.resize_nearest_neighbor(images,size,align_corners=False,name=None)使用最近邻插值调整images为size.参数：images
我是蓝银草·2020-08-02 15:58

监督学习之k Nearest Neighbors算法

首先说kNN算法是一种有监督学习的分类算法。所谓有监督学习，就是在应用算法之前我们必须准备一组训练集，训练集中的每个实例都是由一些特征和一个分类标签组成；通常还会存在一个测试集，用来测试训练出来的分类模型的准确性。其实kNN算法并没有体现出有监督学习的所有特点，没有模型，只有算法。甚至可以说这就是一种暴力扫描法，运行效率上比较低效。在理解算法之前，先要了解多维空间中两个点之间的距离的概念，这个应该
tinyid·2020-08-01 11:34

k临近算法（k nearest neighbors)

K-NN算法非常简单。KNN是一种监督式的学习算法，算法的主要目的是根据训练实例和对象的特征值来将对象分类。话不多说，上例子。假定我们有一些产品的样本，它们的属性值（x1,x2)和分类情况如下：现在有一个新品，x1=3,x2=7.怎么用KNN预测这个产品的好坏呢？我们首先要找到离对象（x1=6,x2=5)最近的k个邻居。怎么确定它们之间的“距离”呢？我们这里选用类似二维平面坐标距离的计算方法来量化
bdss58·2020-08-01 11:09

k Nearest Neighbors 简介

Pdf来源WesternUniversity最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是ML最简单分类的方法之一。需要分类的样本依据k个最邻近的样本分类。K的选择：理论上说如果样本无限多，那么k越大越好。但是这些邻居必须相近。而且，样本怎么可能无限多呢。所以，一般来说k
右点点·2020-08-01 11:16

k-Nearest Neighbors(k近邻算法)

内容总结自花书《deeplearning》Chapter5，由英文版翻译而来，英文版可以在其官网免费查阅。同时博主也发明中文翻译版的诸多错误和不细致的地方，建议阅读英文版。k-NearstNeighbors(k近邻算法)近邻回归算法(nearestneighborregression)模型简单地存储来自训练集的X\pmb{X}XXX和y\pmb{y}yyy，当被要求分类一个测试点时，模型查询训练集
从流域到海域·2020-08-01 10:00

k-Nearest Neighbors

简介KNN法即K最近邻法，最初由Cover和Hart于1968年提出的，是一个理论上比较成熟的方法。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。KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关
NickACM·2020-08-01 10:48

KNN(K-Nearest Neighbor)——k近邻算法

skearn_learn代码实现建模+预测：fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierknn_clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)knn_clf.fit(X_train,y_train)y_predict=knn_clf.predict(X_test)评价模型：准确率knn_clf.score(X_tes
Aries_楊小欣�·2020-08-01 10:12

KNN最近邻算法（K - Nearest Neighbors）

KNN最近邻算法（K-NearestNeighbors）K最近邻算法是一种分类算法，算法思想是一个样本与数据集中的K个样本最相似，如果这K个样本中的大多数属于某一类别，则该样本也属于某一类别。常见KNN的问题有一个未知形状X，判断它属于哪个形状？我们可以发现，KNN的缺点，由于噪声和干扰，我们目前无法根据这个判断它属于哪个形状。下面是KNN的实现步骤。步骤：构建一个已经分类好的数据集。计算一个新样
小飞侠wyf·2020-08-01 09:44

【Python】Conway生命游戏学习

importmatplotlib.animationasanimation#更新模拟x=np.array([[0,0,255],[255,255,0],[0,255,0]])#三维数组plt.imshow(x,interpolation='nearest
云敬山·2020-07-31 23:23

KNN算法 总结

KNN算法总结总结KNNK-Nearest-NeighborAlgorithm，从算法名称来看一个待测点只要看周围K个邻居是什么就行了，符合中国一句谚语，物以类聚，人以群分。
steven_miao·2020-07-30 16:44

论文笔记-《Ordinal Constraint Binary Coding for Approximate Nearest Neighbor Search》

Introduction前面说了很多用处不大的话【其实介绍了其他的一些哈希技术，因为是论文笔记，不是论文翻译所以会取舍很多】重点：现有的几种排序敏感的哈希算法：Hammingdistancemetriclearning(HDML)Ranking-basedSupervisedHashing(RSH)Top-RankSupervisedBinaryCoding(Top-RSBC)现有的排序敏感哈希都
JaYiFen·2020-07-30 16:47

MSR 3d action dataset初步阅读笔…

今天开始实现Eigenjoints-basedactionrecognitionusingnaive-bayes-nearest-neighbor这篇论文的代码，数据集来自MSR，这里需要注意的是，我们下载数据集的网站
宣小K·2020-07-30 12:30

Machine Learning(2)——k-nearest neighbor算法

KNN是最简单的分类方法之一。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，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。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。参考，http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/2
bairen5280·2020-07-29 17:32

最邻近规则分类 KNN (K-Nearest Neighbor)算法及python实现

我的微信公众号名称：深度学习与先进智能决策微信公众号ID：MultiAgent1024公众号介绍：主要研究强化学习、计算机视觉、深度学习、机器学习等相关内容，分享学习过程中的学习笔记和心得！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！KNN算法是学者Cover和Hart早在1968年提出的算法，最初的最邻近规则分类算法最早也是被用来处理分类的问题，是基于实例的学习（instance-basedlearni
小小何先生·2020-07-28 20:30

014 图像插值(Image Interpolation)

最常见四种插值算法INTER_NEAREST=0#最近邻插值INTER_LINEAR=1#双线性插值INTER_CUBIC=2#双立方插值，不仅考虑周围像素点，还具有反锯齿功能INTER_LANCZOS4
几时见得清梦·2020-07-28 18:41

k-Nearest Neighbors(KNN)算法—原理篇

前一阵子，在学习机器学习参考资料《Machinelearninginaction》，一本以python语言为主。python比较简单，写算法比较灵活，对数组矩阵的计算形式调用较为简单。第一个机器学习的例子，就是kNN，它是一个简单的机器学习模型，容易理解而且效率高。原理和它的想法都很简单：用距离来分类的方法，计算待分类样例与已知所有分类样例的距离，对结果进行排序，找出最小距离的前k个结果，对k个结
日晞Pisces·2020-07-16 04:06

opencv中的resize插值方式比较

然而，opencv提供的resize函数里有多种插值方式，最常见使用的是INTER_LINEAR(双线性插值)和INTER_NEAREST(最近邻插值)。
nihate·2020-07-16 03:25

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
iteye_4389·2020-07-16 00:12

分类——KNN（K-Nearest Neighbors）

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler,StandardScalerfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder,OneHotEncoderfromsklearn.preprocessingimportNormalizerfromsklearn.d
zzzzzzzz56·2020-07-15 08:03

K-Nearest Neighbor理解笔记（KNN原理及代码实现）

目录邻近算法(NearestNeighbor)概念原理算法分析代码实现K近邻算法（K-NearestNeighbor）概念原理算法分析代码实现优缺点分析：邻近算法(NearestNeighbor)概念原理邻近算法(NearestNeighbor)的思想实际上十分简单，就是将测试图片和储存起来的训练集一一进行相似度计算，计算出最相近的图片，这张图片的标签便是赋给测试图片的分类标签。那么如何比较两组数
Dylan_young·2020-07-15 06:11

2_3最近邻算法kNN(k_nearest_neighbor)——autoNorm_2_3

声明：《机器学习实战》代码详细注释和重构，以及相关的函数、模块和算法的解释；本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。1.归一化特征值（程序清单2-3）*#代码：PeterGong_shuai*#中文注释：Gong_shuai*#代码重构：Gong_shuai*#函数注解：Gong_shuai*#相关的函数、模块和算法的解释：Gong_shuai*#环境：Python2.7、SublimeText
Gong_Shuai·2020-07-15 06:03

机器学习之-最邻近算法(Nearest Neighbor)

1.理论基础测试图片(testimage)与训练图片(trainingimage)每个对应相同位置像素值之差的绝对值，然后求和。具体如下图所示：2.代码"""Inthiscode,theparameter"X"infunction"train"isdifferentfrom"X"infunction"predict""""importnumpyasnpclassNearestNeighbor:de
豆-Metcalf·2020-07-15 00:14

python3与机器学习实践---1、最简单的K-邻近算法(k-Nearest Neighbor，KNN)

k-邻近算法原理简述：k-邻近算法就是通过计算待分类数据与样本数据间距离，获取样本中前k个（通常不大于20个）与待分类数据最相近的数据，然后再分类统计这个k个数据，把待分类数据归类到出现次数最多的分类中。需要注意的是，1、有时候需要根据特征数据在分类中所做的贡献大小，进行加权；2、如果特征对分类的贡献相同，而特征值相差较大时，数值较大的会影响分类结果，此时需要对特征数据进行归一化处理。在数据处理方
wanghowie·2020-07-15 00:00

KNN（K Nearest Neighbor）算法的MatLab实现

有关K近邻的文章有很多，也是非常简单但是又很实用的一种分类方法。可以参考维基百科：点击打开链接或者这篇博客：点击打开链接代码实现：functiony=knn(X,X_train,y_train,K)%KNNk-NearestNeighborsAlgorithm.%%INPUT:X:testingsamplefeatures,P-by-N_testmatrix.%X_train:trainingsa
南极光·2020-07-14 21:34

KNN(K-Nearest Neighbor)算法Matlab实现

KNN（K-NearestNeighbor）算法即K最邻近算法，是实现分类器中比较简单易懂的一种分类算法。K临近之所以简单是因为它比较符合人们直观感受，即人们在观察事物，对事物进行分类的时候，人们最容易想到的就是谁离那一类最近谁就属于哪一类，即俗话常说的“近朱者赤，近墨者黑”，人们自然而然地把这种观察方式延伸到数据分类处理领域。K-NN算法就是基于欧几里得距离推断事物类别的一种实现方法。KNN算法
新青年Hans·2020-07-14 21:05

sklearn.neighbors_Nearest Neighbors

======================================================================主要参考Scikit-Learn官方网站上的每一个算法进行，并进行部分翻译======================================================================决策树的算法分析与Python代码实现请参考之
清心明月·2020-07-14 19:42

k-Nearest Neighbors（k近邻）

前言–AI发展到现在，各类算法层出不穷，对于想要达到的目标，完成的任务，我们有很多的方法可以选择，而且以实际经验来看用不同的方法会有不同的结果。但是没有免费的午餐定理（nofreelunchtheorem，NFL）告诉我们，在没有实际的背景下，没有哪一种算法比随机胡猜的效果好，所以有的只是基于不同应用背景下的各类算法。kNN基本思想及python实现kNN算是在机器学习中最基础的算法了，其算法核心
上杉翔二·2020-07-14 19:25

Python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·2020-07-14 17:08

k-Nearest Neighbors(KNN)算法—程序和总结篇

下面是python3.4代码，我修改过。是根据《machinelearninginaction》中第二章的算法改变的。fromnumpyimport*importoperatorfromosimportlistdirdeffile2matrix(filename):fr=open(filename)numberOfLines=len(fr.readlines())returnMat=zeros((
日晞Pisces·2020-07-14 16:52

k-NN(k-Nearest Neighbors) k临近算法

k-NN(k-NearestNeighbors)k临近算法算法介绍简介优点缺点应用公式二维欧拉距离三维欧拉距离高维欧拉距离实现代码KNN实现代码模拟scikit-learn实现代码scikit-learn中使用KNN算法算法介绍简介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。KNN方法在类别决策上仅仅依据最邻近的一个或者几
BrandoLv·2020-07-14 14:07

我的人工智能之旅——近邻算法KNN（K-Nearest Neighbor）

在图像识别中，图像分类是首要工作。因为需要将不同类型的图像先进行排除。近邻算法是最简单的算法之一，但由于其弊端的存在，本篇只做了解性的简单介绍，K近邻算法的实质将测试图片在已经分类好的，具有不同标签的训练数据图片中，找到K张最相似的图片，进而根据K张图片中类型的比例大小，推断图片类型。判断图片的相似程度，就需要用到距离算法。我们知道，图片的电子存在形式是多维的矩阵数据，不同的维度代表区域（高，宽）
breakloop·2020-07-14 09:47

机器学习笔记——Nearest Neighbors

最近邻NearestNeighbors1、利用自带鸢尾花数据简单实现最近邻算法fromsklearnimportneighborsfromsklearnimportdatasets###执行k最近邻的分类器knn=neighbors.KNeighborsClassifier()###加载鸢尾花数据集iris=datasets.load_iris()#printiris###使用X作为训练数据拟合模
阿卡蒂奥·2020-07-14 07:27

机器学习算法之最近邻规则分类KNN(K Nearest Neighbor)

KNN是一种分类算法，其输入是基于实例的学习(instance-basedlearning),即是懒惰学习(lazylearning)算法步骤1、为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照2、选择参数K3、计算未知实例与所有已知实例的距离4、选择最近K个已知实例5、根据少数服从多数的投票法则(majority-voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别K的距离的衡量方法
城尘丶·2020-07-14 07:06

机器学习算法之_K-近邻（K Nearest Neighbour）

一.原理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。存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，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。输人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K的出处,通常
清平の乐·2020-07-14 06:36

KNN (K Nearest Neighbour) Alg 原理通俗易懂

这篇文章是对KNN的最简单通俗的介绍，。算法干什么的？这个算法是用来判别一个东西所属的类型的。算法是怎么做的？顾名思义，KNearestNeighbor就是K个最近的近邻，找这个要判别的东西旁边K个相邻的邻居，看它邻居怎样，他就有很大概率怎样。为什么能这样做？最简单的解释：“人以群分，物以类聚”。简单例子：分类下图中绿色圆圈（绿色圆圈假设不知道是正方形还是三角形），请判别。用这个算法来判别，K取3
Yonggie·2020-07-14 06:45

最邻近插值法(The nearest interpolation)实现图像缩放

也称零阶插值。它输出的像素灰度值就等于距离它映射到的位置最近的输入像素的灰度值。但当图像中包含像素之间灰度级有变化的细微结构时,最邻近算法会在图像中产生人为加工的痕迹。具体计算方法：对于一个目的坐标，设为M(x,y)，通过向后映射法得到其在原始图像的对应的浮点坐标，设为m(i+u,j+v)，其中i,j为正整数，u,v为大于零小于1的小数(下同)，则待求象素灰度的值f(m)。利用浮点m相邻的四个像素
风谨_·2020-07-14 06:06

K Nearest Neighbor 算法

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>KNearestNeighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法，总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法。其中的K表示最接近自己的K个数据样本。KNN算法和K-Means算法不同的是，K-Means算法用来聚类，用来判断哪些东西是一个比较相近的类型，而KNN算法是用来做归类的，也就是说，有一个样本空间里的样本分成
weixin_33688840·2020-07-14 02:06

k-Nearest Neighbor algorithm

写道[KNN算法的决策过程]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，
iteye_8075·2020-07-14 01:47
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