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  • 1.k最近邻算法:(简称KNN算法) x.特征抽取 x.根据特征绘图 x.毕达哥拉斯公式计算两点之间的距离,得到最近距离的点 2.回归: x.用于预测结果。 3.挑选合适的特征 x.紧密相关 x.不偏不倚 4.机器学习 x...

    算法笔记第十章:


    1.k最近邻算法:(简称KNN算法)

    		x.特征抽取
    		x.根据特征绘图
    		x.毕达哥拉斯公式计算两点之间的距离,得到最近距离的点
    

    2.回归:

    		x.用于预测结果。
    

    3.挑选合适的特征

    	x.紧密相关
    	x.不偏不倚
    

    4.机器学习

    x.OCR
    x.垃圾邮件过滤器(朴素贝叶斯分类器)
    x.预测股票市场
    
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  • icp 迭代最近邻算法

    2019-06-16 10:20:13
    icp算法简介与公式推导: https://blog.csdn.net/Dstar2/article/details/68066739 算法介绍博客: https://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8470376 算法介绍,有MATLAB程序实现: ...

    以下是一些icp算法的资料:

    icp算法简介与公式推导:

    https://blog.csdn.net/Dstar2/article/details/68066739

    算法介绍博客:

    https://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8470376

    算法介绍,有MATLAB程序实现:

    https://blog.csdn.net/fyf18845165207/article/details/83246800

    icp算法与一些扩展(里面的图很好):

    https://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/6038853.html

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  • 这就是K最近邻算法的分类作用。 二、抽取特征 推荐系统最重要的工作是:将用户的特征抽取出来并转化为度量的数字,然后使用距离计算公式即可以算出两用户的相似度了。 三、KNN算法的回归 从其他相似的用户...

    一、如何创建推荐系统?

          找到与用户相似的其他用户,然后把其他用户喜欢的东西推荐给用户。这就是K最近邻算法的分类作用。

     

    二、抽取特征

          推荐系统最重要的工作是:将用户的特征抽取出来并转化为度量的数字,然后使用距离计算公式即可以算出两用户的相似度了。

     

    三、KNN算法的回归

          从其他相似的用户的行为预测该用户的同种行为。如电影评分、投票等。

    转载于:https://www.cnblogs.com/lqxing1994/p/9262313.html

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  • 最近邻算法KNN

    2013-06-28 08:58:19
    对于一个测试样例,是数据,是类别,确定,得到集合,是个最近邻。 确定满足公式: 表示类别,最后返回使得式子 能够达到最大值的 相关测试例子: http://blog.sina.com.cn/s/blog_7fc305440101d0vr.html

    用于分类,对一个点,其分类是根据其最近K个对象的类别进行多数表决。

    对于一个测试样例,是数据,是类别,确定,得到集合,是个最近邻。

    确定满足公式:

    表示类别,最后返回使得式子

    能够达到最大值的

    相关测试例子: http://blog.sina.com.cn/s/blog_7fc305440101d0vr.html

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  • 第十章 K最近邻算法 1 K最近邻(k-nearest neighbours,KNN)——水果分类 2 创建推荐系统 利用相似的用户相距较近,但如何确定两位用户的相似程度呢? ①特征抽取 对水果分类来说:个头和颜色就是...
  • 读书笔记 《算法图解》第十章 K最近邻算法 10.1 橙子还是柚子 想判断神秘水果是橙子(O)还是柚子(G)看它的邻居 邻居是橙子多它就是橙子,这种算法叫KNN算法。 10.2 创建推荐系统 书里特别有趣的一个观点: 算几...
  • k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的,先介绍基于实例学习的相关概念。 1 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...
  • k最近邻算法 1. 原理 数据映射到高维空间中的点找出k个最近的样本投票结构 2.如何衡量距离 数学中距离满足三个要求 必须为正数必须对称满足三角不等式 3.闵可夫斯基距离(Minkowski): 汉...
  • 最近邻插值算法 python实现

    千次阅读 2020-03-18 01:36:03
    一. 最近邻插值法放大图像: ...最近邻插值法算法原理 ↑ 二. 最近邻插值法算法流程: 插值法放大图像的第一步都是相同的,计算新图的坐标点像素值对应原图中哪个坐标点的像素值来填充,计算公式为: srcX = ...
  • k最近邻(k-Nearest Neighbor)算法是比较简单的机器学习算法。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,思想很简单:如果一个样本在特征空间中的k个最近邻(最相似)的样本中大多数属于某一个类别,则该样本也...
  • (1)写出KNN的公式: 给定训练数据集: T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}T = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2),..., (x_N, y_N)\}T={(x1​,y1​),(x2​,y2​),...,(xN​,yN​)} 其中,xi∈χ⊆Rnx_i \in \chi \subseteq R^...
  • 通过机器学习教学视频,初识K-Means算法,对原理公式推导、Python代码实现部分小程序,有了一些自己的理解。因此在此整理一下,既是对自己学习的阶段性总结,也希望能和更多的朋友们共同交流学习相关算法,如有不...
  • 本文介绍了k最近邻分类算法的原理,思路,以及简要的介绍了各种距离的公式,最后利用该算法对鸢尾花数据进行分类预测。
  • 三维点云配准的简介、工具和数据集),接下来讲配准里最经典的算法,迭代最近邻算法,英文Iterative Closest Point(ICP)。提到Iterative有没有想到代码里出现频繁的i++大兄弟?是个循环呀。我看了很多介绍ICP算法...
  • 最近邻推荐推荐算法的一点思考 最简单的处理方法 UUU 是用户 uuu 紧邻的集合,sim(u,v)sim(u,v)sim(u,v) 是用户 u,vu,vu,v 的相似度,ru,pr_{u,p}ru,p​ 是用户 uuu 对物品 ppp 的评分。用户 uuu 对物品 ppp 的...
  • 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...
  • 从理论上分析了误差扩大现象产生的原因,并给出了具体的误差计算公式。结合几何矩函数的实际数据可知,在较低分辨率下,误差扩大将会引起不变量数值的大幅度波动,严重干扰其不变性;而高分辨率下,这种现象很不明显...
  • KNN:k-Nearest Neighbour,分类算法中最简单的算法之一,其核心思想是如果离某一个样本最近的k个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不但可以预测分类,还可以...
  • K最近邻

    2016-08-14 11:27:00
    k算法实现的步骤: 第一:确定K值(就是指最近邻居的个数)。一般是一个奇数,因为测试样本个数有限, 第二:确定度量的长度,也就是余弦值,根据公式来算: 然后根据这个距离,排序大小,从中选出前k个值...
  • KNN最邻近规则,主要应用...K最近邻(k-Nearest Neighbor,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
  • 分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测。因此,kNN不具有显式的学习过程。kNN实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的"模型",k值的选择、距离...
  • 基于k-倒排最近邻的检索重排序

    千次阅读 2019-04-16 15:11:22
    论文:Re-ranking Person Re-...论文中算法公式较多,需要有耐心理清其算法步骤。下图为重排序架构图。 Abstract 行人重识别作为图像检索的子问题, 重排序能够在后期很大程度上提高检索准确率。本...
  • 文章目录K-最近邻算法1.算法介绍2.算法公式(1)分类(2)回归(不好,可以不看)(3)L1和L2范数距离L1范数距离(曼哈顿距离):L2范数距离(欧几里得距离):闵可夫斯基(knn中使用) K-最近邻算法 1.算法介绍 属于有...
  • 模式识别的几种基本算法

    千次阅读 2015-06-10 18:22:00
    (1)最近邻算法:为了判定未知样本的类别,以全部训练样本作为代表点,计算未知样本与所有训练样本的距离,并以最近邻者的类别作为决策未知样本类别的唯一依据。  (2)公式表达:对于S类别问题,每类有Ni个样本...
  • kNN算法

    2020-03-30 19:52:25
    k近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)...输入没有标签的数据后,将这个没有标签的数据的每个特征与训练集中的数据对应的特征进行比较,然后提取特征最相近的数据(最近邻)的分类标签。 一般而言,只选择样本数据集中...
  • 特征选择 ReliefF算法

    万次阅读 多人点赞 2018-05-18 21:43:12
    基本内容:从训练集D中随机选择一个样本R,然后从和R同类的样本中寻找k最近邻样本H,从和R不同类的样本中寻找k最近邻样本M,最后按照公式更新特征权重. 算法: 1.置0所有特征权重 2.For i=1 to m do 2.1随机...
  • KNN算法

    2020-12-18 15:14:33
    定义:如果一个样本在特征空间中的**K个最相似(特征空间中的最近邻)的样本中的大多数属于某个类别,**则该样本也属于这个类别 理解:通过你的“邻居”来判断你属于哪个类别 距离度量 距离公式(欧式距离) ...
  • 最近邻插值算法原理计算公式效果展示图2.双线性插值算法原理计算公式效果展示图3.映射方法向前映射法向后映射法三.基于opencv的python实现总结 一.简介 在图像处理中,平移变换、旋转变换以及放缩变换是一些基础且...
  • 最相似即特征空间中的最近邻。 相似度度量: 欧式距离:即计算法每个特征之间的距离,计算公式如下: 算法直观理解: 在已有样本中找到与当前样本距离最近的k个样本,然后以者k个样本的类别进行投票,看当前样本...

空空如也

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最近邻算法公式