1 简介 k近邻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.k近邻法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.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,k近邻法不具有显式的学习过程.k近邻法实际上利用训练数据集对一特征向量空间进行划分,并作为其分类的“模型”.k值的选择.距离度量及分类决策规则是k近邻法的三个基本要素. 2 模型 2.1 简介 k近邻法中,当训练集.距离度量(如欧氏距离).k值及分类决策规则(如多数表

这是一道面试题, 请先思考,在看讲解 :) var param = 1; function main() { console.log(param); var param = 2; console.log(this.param); this.param = 3; } //下面两条语句分别会在控制台打印什么? main(); var m = new main(); 讲解如下: 1. main() , 打印的结果为: undefined , 1 a. >  来看第一个打印的值为什么是 undefine

k近邻法是一种基本分类与回归方法.本章只讨论k近邻分类,回归方法将在随后专题中进行. 它可以进行多类分类,分类时根据在样本集合中其k个最近邻点的类别,通过多数表决等方式进行预测,因此不具有显式的学习过程.其本质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值选择.距离度量以及分类决策规则是其三个基本要素. 一.模型: 特征空间中,对每个训练点,距离该点比其他点更近的所有点组成一个区域(单元),每个训练点拥有一个区域(单元),所有训练点的区域(单元)构成对特征空间的一个划分.最近邻

1. 基于实例的学习算法 0x1:数据挖掘的一些相关知识脉络 本文是一篇介绍K近邻数据挖掘算法的文章,而所谓数据挖掘,就是讨论如何在数据中寻找模式的一门学科. 其实人类的科学技术发展的历史,就一直伴随着数据挖掘,人们一直在试图中数据中寻找模式, 猎人在动物迁徙的行为中寻找模式 农夫在庄稼的生长中寻找模式 政客在选民的意见上寻找模式 恋人在对方的反应中寻找模式 企业家的工作是要辨别出机会,寻找出那些可以转变为有利可图的生意的行为中的一些模式,也即所谓的成功的模式,并且利用这些机会 科学家的工作是理

KNN算法 基本模型: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邻近的k个实例.这k个实例的多数属于某个类,就把输入实例分为这个类. KNN没有显式的学习过程. KNN使用的模型实际上对应于特征空间的划分.特征空间中,对每个训练实例点\(x_i\),距离该点比其它点更近的所有点组成一个区域,叫作单元(cell).每个训练实例拥有一个单元.所有的训练实例点的单元构成对特征空间的一个划分.如下图所示. 三要素:KNN模型由三个基本要素--距离度量,K值选择,分类决策决定.当三要

今天是2020年2月1日星期六,疫情延续,现在确诊人数达到了11821例,艰难困苦,玉汝于成,相信国家的力量!大家齐心协力干一件事,疫情会尽早结束的,武汉加油.前几天整理感知机算法的内容,发现写博客这件事情,的确是有利于学习啊,把知识点写出来,自己心里得对内容十分清楚.动手去做这件事情真的是太重要了,知道做不到等于不知道啊.现在记录的算是初稿,先把三分之一的内容整理出来,开学再详细整理,再确认几遍后,再发表到博客上.反反复复的这几遍,相当于反反复复的理解知识点,书读百遍其义自见,知识点想不明白也

kNN是一种基本分类与回归方法.k-NN的输入为实例的特征向量,对应于特征空间中的点:输出为实例的类别,可以取多类.k近邻实际上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.距离度量及分类决策规则是k近邻的三个基本要素. 算法 输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),--..,(xN,yN)} 输出:实例x所属的类y (1)根据给定的距离度量,在训练集T中找到与x最邻近的k个点,涵盖这k个点的x的邻域记作Nk(x) (2)在Nk(x)中根据分类

对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的\(k\)个实例,这\(k\)个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分给这个类. \(k\) 近邻法(\(k\)-nearest neighbor, \(k\)-NN)是一种基本分类与回归方法,这里只讨论分类问题中的\(k\)-NN. 三要素: \(k\)值的选择 距离度量 分类决策规则 \(k\)近邻算法 输入:训练数据集\(T = \{ (x_1,y_1), (x_2,y_2), \cdot \cdot \cdot , (x_N,y_N) \

最近邻法和k-近邻法 下面图片中只有三种豆,有三个豆是未知的种类,如何判定他们的种类? 提供一种思路,即:未知的豆离哪种豆最近就认为未知豆和该豆是同一种类.由此,我们引出最近邻算法的定义: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.但是,最近邻算法明显是存在缺陷的,比如下面的例子:有一个未知形状(图中绿色的圆点),如何判断它是什么形状? 显然,最近邻算法的缺陷--对噪声数据过于敏感,为了解决这个问题,我们可

原题链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1142 题目大意:Jimmy要从办公室走路回家,办公室在森林的一侧,家在另一侧,他每天要采取不一样的路线回家.由于他要尽快回家,他在选择路线的时候总是要越来越靠近他家.计算符合条件的路线一共有几种. 解题思路:题目要求“路线要越来越靠近家”,也就是说每次选择下一个结点的时候距离家的距离比当前的结点近.首先该结点离家的距离就是该节点到家的最短路径的长度.所以我们先求出所有节点到家的最短路径.(Dijks

网格分割算法是三维几何处理算法中的重要算法,具有许多实际应用.[Katz et al. 2003]提出了一种新型的层次化网格分割算法,该算法能够将几何模型沿着凹形区域分割成不同的几何部分,并且可以避免过度分割以及锯齿形分割边界.算法的核心思想是先利用模糊聚类的方法分割几何模型,并保留分割边界附近的模糊区域,然后利用最小割的方法在模糊区域里寻找准确的分割边界.算法主要包含以下4个步骤: 1. 计算网格中所有相邻面片之间的距离: 2. 计算每个面片属于不同分割区域的概率: 3. 迭代调整每个面片的概

作者:桂. 时间:2017-04-19  21:20:09 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6736385.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文为<统计学习方法>第三章:KNN(k-Nearest Neighbor),主要包括: 1)KNN原理及代码实现: 2)K-d tree原理: 内容为自己的学习记录,其中多有借鉴他人的地方,最后一并给出链接. 一.KNN原理及代码实现 KNN对应算法流程: 其实就是在指定准则下,最近的

写在前面乱七八糟的前言: 此"八卦"的源于,在写下图这个圆滚滚的导航布局时,使用元素及其伪元素加上绝对定位完成,但遇到:before或:after伪元素与元素的层叠顺序,就是伪元素总是会跑到元素的上面,后面自行解决方案是给伪元素设置z-index:-1:而元素与元素父级不设置z-index,解决了伪元素与元素之间的层叠,但当hover元素时,元素变大使用了transform时,伪元素又顽强地跑到我的面前了,_(:з」∠)_生无可恋脸,由此想深入听听关于层叠顺序的"八卦&quo

5G网速那么快,基站辐射会很大吗? 鲜枣课堂 2019-04-20 21:19收藏55评论6社交通讯     题图来自东方IC,本文来自微信公众号:鲜枣课堂(ID:xzclasscom),作者:小枣君,原标题为<关于基站和手机辐射,这篇文章彻底讲明白了> 大家好,我是小枣君. 今天我们来聊聊基站和手机的辐射. 哈哈,大家有没有虎躯一震?如今这个年头,新闻里三天两头会说这里有辐射,那里有放射性,还有不断增高的癌症发病率,号称都是辐射导致,引起大家人心惶惶. 尤其是我们通信行业,整天和电磁场电磁波

8 Unsupervised Learning8.1 Clustering8.1.1 Unsupervised Learning: Introduction集群(聚类)的概念.什么是无监督学习:对于无标记无关联标记的数据,要求算法分析出数据的结构.什么是聚类:将未加标签的数据分成有紧密关系的子集或者簇. 做道题: ABC 8.1.2 K-Means Algorithm讨论什么是K均值以及K均值的使用.K均值算法是一种迭代的聚类方法. 用图来展示K均值更加直观:1.因为本例要将数据分为2类,所以要

在上一节中,介绍了Java集合的总体情况.从这节開始,将介绍详细的类.这里不单单介绍类的使用方法.还会试图从源代码的角度分析类的实现.这一节将介绍List接口及实现类.即列表中的链表LinkedList和数组列表ArrayList. 1 List接口及抽象类 List接口扩展自Collection接口,这个接口设计了一些适合列表操作的方法.List是一个有序集合.元素能够加入到容器中某个特定的位置. 使用javac编译List.java源代码后,能够使用javap反编译源代码获得接口的详细信息.

网格分割算法是三维几何处理算法中的重要算法,具有许多实际应用.[Katz et al. 2003]提出了一种新型的层次化网格分割算法,该算法能够将几何模型沿着凹形区域分割成不同的几何部分,并且可以避免过度分割以及锯齿形分割边界.算法的核心思想是先利用模糊聚类的方法分割几何模型,并保留分割边界附近的模糊区域,然后利用最小割的方法在模糊区域里寻找准确的分割边界.算法主要包含以下4个步骤: 1. 计算网格中所有相邻面片之间的距离: 2. 计算每个面片属于不同分割区域的概率: 3. 迭代调整每个面片的概

第3章 k近邻法   1．近邻法是基本且简单的分类与回归方法.近邻法的基本做法是:对给定的训练实例点和输入实例点,首先确定输入实例点的个最近邻训练实例点,然后利用这个训练实例点的类的多数来预测输入实例点的类. 2．近邻模型对应于基于训练数据集对特征空间的一个划分.近邻法中,当训练集.距离度量.值及分类决策规则确定后,其结果唯一确定. 3．近邻法三要素:距离度量.值的选择和分类决策规则.常用的距离度量是欧氏距离及更一般的pL距离.值小时,近邻模型更复杂:值大时,近邻模型更简单.值的选择反映了对近似

前言 Ym8V9H.png (高清无损原图.pdf关注公众号后回复 ThreadLocal 获取,文末有公众号链接) 前几天写了一篇AQS相关的文章:我画了35张图就是为了让你深入 AQS,反响不错,还上了博客园首页编辑推荐,有生之年系列呀,哈哈. image.png 这次趁热打铁再写一篇ThreadLocal的文章,同样是深入原理,图文并茂. 全文共10000+字,31张图,这篇文章同样耗费了不少的时间和精力才创作完成,原创不易,请大家点点关注+在看,感谢. 对于ThreadLocal,大家的

代码源自游戏<A Place for the Unwilling> 开发<A Place for the Unwilling>游戏第一部要解决的问题就是让精灵可以围绕其它精灵前后移动,呈现出真实的深度感觉.SpriteRenderer组件有两个属性,可以改变场景中Sprite的渲染顺序. Sorting Layer  用于设置不同层的Sprite渲染顺序 Order in Layer  用于设置在同一层中的Sprite渲染顺序 如果想实时改变多个Sprite的渲染顺序,就需要修改一