最近用到KNN方法,学习一下OpenCV给出的demo. demo大意是随机生成两团二维空间中的点,然后在500*500的二维空间平面上,计算每一个点属于哪一个类,然后用红色和绿色显示出来每一个点 如下是一系demo里用到的相关函数. 运行效果: 红色背景应该是表示每一个像素的类别标签和红色的点的标签相同.同理,绿色背景表示绿色的像素与绿色的点是同一个类的. demo.cpp: #include "ml.h" #include "highgui.h" int mai…

项目链接: https://github.com/WES6/kNN…

这篇文章讲kNN(k近邻,k-Nearest Neighbour).这是一种lazy-learning,实现方便,很常用的分类方法.约定n为样本集中的样本数,m为样本的维度,则这个算法的训练复杂度为0,未加优化(线性扫描)的分类时间复杂度为,kd-Tree优化后复杂度可降为. 思路.优点及缺陷 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.该方法在分类决策上只…

opencv3.1自带demo的介绍和运行操作. 下列实验基本都试过,有些需要根据自己的电脑修改一些路径或者调试参数. 值得注意的是,控制台程序输入有时候要在图像所在的窗口输入相应的指令.我的电脑上安装了vs2013和2015. vs2015+opencv3.1/2.4.9在我的电脑上经常有这个错误:xxxx处有未经处理的异常: 将一个无效参数传递给了将无效参数视为严重错误的函数 ,或者提示在vector.h里的错误.后来用VS2013+Opencv3.1就没有这个问题. opencv可能还是有…

看完一节<机器学习实战>,算是踏入ML的大门了吧!这里就详细讲一下一个demo:使用kNN算法实现手写字体的简单识别 kNN 先简单介绍一下kNN,就是所谓的K-近邻算法: [作用原理]:存在一个样本数据集合.每个样本数据都存在标签.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集数据的对应特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似的分类标签.一般说来,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,最后,选择这k个相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 通俗的说,举例说明:有一群明确国籍…

最近这段时间,学校里的事情实在太多了,从七月下旬一直到八月底实验室里基本天天十二点或者通宵,实在是没有精力和时间来写博客.这周老师出国开会,也算有了一个短暂的休息机会,刚好写点有意思的东西. 上周在天津的会议上碰到一个北交的姐们儿,她想利用小波变换来处理失超信号,刚好之前自己就有这个想法,所以回来后就想着把相关的内容好好复习复习,最相关的就是傅里叶分析和小波变换了.数学推导固然重要,但写那个实在是太乏味了,然后想到之前网上一个新闻,说一个同学通过新闻里记者拨号的声音反推出了周鸿祎的手机号码,就想…

看了原理,总觉得需要用具体问题实现一下机器学习算法的模型,才算学习深刻.而写此博文的目的是,网上关于K-NN解决此问题的博文很多,但大都是调用Python高级库实现,尤其不利于初级学习者本人对模型的理解和工程实践能力的提升,也不利于Python初学者实现该模型. 本博文的特点: 一 全面性地总结K-NN模型的特征.用途 二  基于Python的内置模块,不调用任何第三方库实现 博文主要分为四部分: 基本模型(便于理清概念.回顾模型) 对待解决问题的重述 模型(算法)和评价(一来,以便了解模型特点…

序: 监督型学习与无监督学习,其最主要区别在于:已知的数据里面有没有标签(作为区别数据的内容). 监督学习大概是这个套路: 1.给定很多很多数据(假设2000个图片),并且给每个数据加上标签(与图片一一对应的2000个标签数据),以上统称为样本数据: 2.取一定比例的样本数据集(剩下的数据还有别的作用,此处一般可设为取90%)放入到训练模型,训练之后得到一个目标模型: 3.出模型后,还需要确定模型(识别或分类等的)准确度, 此时,需要投入测试数据集(即剩下那10%的数据集),从模型得到结果之后比…

KNN要用到欧氏距离 KNN下面的缺点很容易使分类出错(比如下面黑色的点) 下面是KNN算法的三个例子demo, 第一个例子是根据算法原理实现 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import operator # 已知分类的数据 x1 = np.array([,,]) y1 = np.array([,,]) x2 = np.array([,,]) y2 = np.array([,,]) scatter1 = plt.scatte…

生物医疗大数据 存在系统误差使得估计量有偏,如下图红色和蓝色图形,存在随机误差使得估计量并不是同一个值,如图中除去期望之外的曲线值,为了控制随机抽样造成的误差,可以使用p-value决定是否服从假设检验,判断两个变量之间相关性的有无. 相关系数:该系数广泛用于度量两个变量之间的线性相关程度. 建立模型: 技术种类:线性模型&机器学习模型 按输出数据分类:监督学习模型&非监督学习模型 Average linkage demo 第一个矩阵是原始数据,单未知数据结构,通过average link…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

TodoList小demo 效果展示 项目地址 (单向)数据流 数据流是我们的行为与响应的抽象:使用数据流能帮我们明确了行为对应的响应,这和react的状态可预测的思想是不谋而合的. 常见的数据流框架有Flux/reFlux/Redux.相比其它数据流框架,Redux轻量(压缩后只有2K),而且在一个react项目中,Redux维护了单一的状态树. 下面我们来具体看看为什么要使用数据流 不只是前端,很多系统开发的时候遵从的都是MVC分离,也就是数据放在Model里面,View来控制显示,Cont…

有些功能部分手机不能使用,网站,通讯录,wifi基本上每个手机都可以使用. 在看之前你可以扫一扫下面几个二维码先看看效果: 1.二维码生成 网址 (URL) 包含网址的 二维码生成 是大家平时最常接触到的(例如:http://dnt.dkill.net),二维码识别软件能够通过 http://前缀 知道数据代表的是一个网址.使用{URLTO:www.baidu.com} 类似的语法格式也能让识别软件认出网址. 2.二维码生成 电子邮箱地址(E-mail Address) 互联网上大家联络时基本都…

平台之大势何人能挡? 带着你的Net飞奔吧!:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#skill 下载地址:http://mozilla.github.io/pdf.js/getting_started/#download 解压打开,这两个文件夹是精华 你可以自己看看目录 我们的目标是:web/viewer.html 先打开看看: 噢,shit 了(PDF.js默认情况下不可以打开本地PDF文件(发布后可以打开服务器文件),也不可以跨域浏览P…

Maven+springboot+阿里大于短信验证服务 纠结点:Maven库没有sdk,需要解决 Maven打包找不到相关类,需要解决 ps:最近好久没有写点东西了,项目太紧,今天来一篇 一.本文简介 在工作当中的项目中,我遇到过这种情况,公司架构选型SpringBoot ,这是个基于Maven构建的项目, 需要集成阿里大鱼短信系统,然后暴露REST风格的API接口出去.本文重点讲解. 二.开发准备 阿里大于,是阿里的通讯产品之一,提供短信验证码服务. 1.需要注册阿里大鱼账户.充值.设置,这一…

昨天被导师叫去研究了一下vue的双向数据绑定原理...本来以为原理的东西都非常高深,没想到vue的双向绑定真的很好理解啊...自己动手写了一个. 传送门 双向绑定的思想 双向数据绑定的思想就是数据层与UI层的同步,数据再两者之间的任一者发生变化时都会同步更新到另一者. 双向绑定的一些方法 目前,前端实现数据双向数据绑定的方法大致有以下三种: 1.发布者-订阅者模式(backbone.js) 思路:使用自定义的data属性在HTML代码中指明绑定.所有绑定起来的JavaScript对象以及DOM元…

前提: 1.安装Android Studio(过程略) 2.官网下载OpenCV for Android 网址:http:opencv.org/downloads.html 我下载的是下图的版本 3.将下载好的OpenCV for Android解压到固定文件夹 4.新建一个android项目(就新建一个就好,以后用到) 以上的步骤基本没有什么问题(除了打开网页的时候网速很慢...) Android Studio导入OpenCV: 1.点击File-new-import Module如图: 2.…

这次搭建iOS的ProtocolBuffer编译器和把*.proto源文件编译成*.pbobjc.h 和 *.pbobjc.m文件时,碰到不少问题! 搭建pb编译器到时没有什么问题,只是在把*.proto文件编译出来后,我用cocoaPods集成ProtocolBuffers到自己项目, cocoaPods集成的时候,我尝试了两个库,一个是: p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Menlo; color: #000000; b…

今天研究钉钉的开放平台,结果一个demo整了半天,这帮助系统写的也很难懂.遇到两个问题: 1.首先是执行demo时报unable to find valid certification path to requested target,错误信息如下: request url=https://oapi.dingtalk.com/gettoken?corpid=...略...&corpsecret=...略..., exception, msg=sun.security.validator.Vali…

无限分级 很多时候我们不确定等级关系的层级,这个时候就需要用到无限分级了. 说到无限分级,又要扯到递归调用了.(据说频繁递归是很耗性能的),在此我们需要先设计好表机构,用来存储无限分级的数据.当然,以下都是自己捣鼓的结果,非标准.谁有更好的设计望不吝啬赐教. 说来其实也简单,就是一个ID和父ID的关系. 以此类推,Id需要是唯一的,ParenId需要是Id列里面存在即可.这样我们就实现无限分级了,如果再加一列Sort排序就更完美了. jstree插件 官方地址:https://www.jstre…

前段时间,有几个研究ESFramework的朋友对我说,ESFramework有点庞大,对于他们目前的项目来说有点“杀鸡用牛刀”的意思,因为他们的项目不需要文件传送.不需要P2P.不存在好友关系.也不存在组广播.不需要服务器均衡.不需要跨服务器通信.甚至都不需要使用UserID,只要客户端能与服务端进行简单的稳定高效的通信就可以了.于是,他们建议我,整一个轻量级的通信组件来满足类似他们这种项目的需求.我觉得这个建议是有道理的,于是,花了几天时间,我将ESFramework的内核抽离出来,经过修改…

随着HTML5 WebSocket技术的日益成熟与普及,我们可以借助WebSocket来更加方便地打通BS与CS -- 因为B/S中的WebSocket可以直接连接到C/S的服务端,并进行双向通信.如下图所示: 一.对Socket Server的要求 我们可以尝试让Socket Server透明地支持WebSocket客户端,所谓透明的意思是,服务端开发人员不用关心客户端究竟是什么类型,而是可以统一的接收数据.处理数据.发送数据.为了做到这一点,我们可以构建一个服务端框架,让框架完成透明化的工作…

一.启动Eclipse爱迪生开发板IDE eclipse开发环境在iss-iot-win_03-14-16中,但是一定每次都是点bat脚本启动,否则就会少东西(windows->preferense->intel ...) 二.如何利用IDE跑官方DEMO 开发环境新建工程加载包的方法和普通安卓开发很像,除了像官网介绍的入门操作外,我发现Eclipse的Intel IOT菜单中有很多联网的DEMO,可以用这些来跑跑看: 三.如何将程序烧写进开发板及与开发板通信 和开发板连接通过SSH(这个是一…

常用技能(更新ing):http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#skill 技能总纲(更新ing):http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5493793.html 在线演示:http://cppjieba-webdemo.herokuapp.com 完整demo:https://github.com/dunitian/TempCode/tree/master/2016-09-05 逆天修改版:https://gi…

HTTP协议简介 既然是基于HTTP协议开发,那么就首先要了解下HTTP协议的相关内容- 在TCP/IP体系结构中,HTTP属于应用层协议,位于TCP/IP协议的顶层.浏览Web时,浏览器通过HTTP协议与Web服务器交换信息.这些信息(文档)类型的格式由MIME定义. HTTP协议具有以下的特点: HTTP按客户/服务器模式工作HTTP支持客户(一般情况是浏览器)与服务器的通讯,相互传输数据.HTTP定义的事务处理由以下四步组成: 客户与服务器建立连接: 客户向服务器提出请求: 如果请求被接受…

闲聊: 小颖之前一直说是写一篇用vue做的简单demo的文章,然而小颖总是给自己找借口,说没时间,这一没时间一下就推到现在了,今天抽时间把这个简单的demo整理下,给大家分享出来,希望对大家也有所帮助. 前期准备: 1.安装node 安装包地址这个里面有两个安装包大家可以根据自己的需求选择安装4.4.4版本或者6.2.0版本,小颖选择的是6.2.0. 2.Atom编辑器,这个大家可以根据自己的喜好选择自己喜欢的编辑器,所以小颖就不发下载链接了,大家有需求的话可以百度下嘻嘻. 目录: 创建项目:…

K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用.比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了.这里就运用了KNN的思想.KNN方法既可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同. KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同.KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别.而KNN做回归时,一般是选择平均…

一.背景:      我们这行做web开发的,很多时候都需要做数据统计报表,现在我所使用的是来自百度团队的ECharts.官方网址:http://echarts.baidu.com/      我们知道,很多时候我们需要一些吸引眼球的能力.先上一张稍微有一点点炫的图给大家看看. 二.代码栗子      1.在页面直接使用静态数据进行显示      步骤:           (1)先建一个空的MVC项目,并将它命名为EChartsDemo           (2)再建一个空的控制器HomeCo…

俗话说,自己写的代码,6个月后也是别人的代码……复习!复习!复习!涉及的知识点总结如下: 开源框架的学习思路(个人总结) Hibernate的运行原理总结 Hibernate实现原理中的两个主要技术 Java的反射技术的原理 反射的应用和例子 反射的缺点 编写一个模拟Hibernate的demo(V1.0版本) 后续的模拟ORM框架的设计思路 开源框架的学习思路(个人经验,欢迎提出意见) 框架是为了解决开发中遇到的一个个问题而诞生的,程序员是为了解决问题而学习框架的,这才是正确的学习之道!一个框…

最近项目要用到支付宝支付和微信支付,本想使用第三方支付框架ping++或者BeeCloud的,但是由于他们的收费问题,让我望而却步,而且公司给了相应的公钥.私钥和APPID等,所以就用下开放平台的呗. 进去倒腾了半天才发现一堆问题,Oh,我的天.完全不知所云,百度谷歌了一堆,都没找到足够的解决方案.好吧,自己来,这里也就把相关的东西分享给大家,如果有类似问题的可以考虑使用一下,不足的地方大牛就别喷了. 微信开放平台有文档和SDK,大家可以去自己查看下载,火箭:https://open.weixi…