机器学习算法--kNN 目录 机器学习算法--kNN 1. 算法原理 2. 算法实现 2.1 kd-tree构造 2.2 kd-tree查询 2.3 kNN算法实现 3. 算法测试 Ref 1. 算法原理 基本思想是物以类聚,相同类别的样本之间在特征空间中应当聚集在一起,因此对于新的数据点,根据其附近的K个邻居的类型可以对其进行预测.如下图所示,假设红.绿.蓝三种颜色的点分布在二维空间中,这对应着分类任务中的训练样点包含了3个类别,特征数量为2.如果现在我们希望推测图中空心圆的那个点是属于那个类

Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别.语音识别.无人驾驶等技术上都已经落地.而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶.智能助手.图像识别等许多层面.苹果业已开始全面拥抱机器学习,新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别Mac.另外,腾讯的深度学习平台Mariana已支持了微信语音识别的语音输入法.语音开放平台.长按语音消息转文本等产品,在微信图像识别中开始应用.全球前十大科技公司全部发力人工智能理论研究和应用的实现

题意是,给出n个k维空间下的点,然后q次操作,每次操作要么修改其中一个点的坐标,要么查询下标为[l,r]区间中所有点中两点的最大曼哈顿距离. 思路:参考blog:https://blog.csdn.net/Anxdada/article/details/81980574,里面讲了k维空间中的最大曼哈顿距离求法,然后利用这个方案改一改,用线段树来维护这些值就好了. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long

和去年多校的CSGO一样,用状态压缩来求Manhattan距离的最大值 然后要用线段树维护一下区间最大值 /* k维空间给定n个点,两个操作 1 i b1 b2 .. bk : 修改第i个点的坐标 2 l r:询问[l,r]区间点最大的曼哈顿距离 先考虑不带修: 线段树维护区间2^5种状态的最大值 查询时只要求出相对的两个状态的最大值即可 关于这个贪心的证明: 首先因为绝对值,所以aij前面带的符号可能是-也可能是+,总共就是有关2^k种可能 那么考虑每种状态 S 的最大值,加上相对这种状态 (

连续函数  然后多项式函数是稠密的 多项式子空间是无穷维的 多项式空间就是在全体连续函数的线性空间中稠密 有限维子空间是闭的 多项式空间也不是有限维 2的地方说 有限维真子空间必不稠密 那是对的啊 有限维真子空间本身是闭的 闭包是他本身 是真子空间 不稠密  多项式子空间稠密:他的闭包等于全空间 多项式子空间是稠密的 但他不是闭 Riez引理是把d(x,M)=||x||弱化为d(x,M)>(1-ε)||x|| 我误以为不是开集就是闭集 ,以为真子空间就是闭空间,还有半开半闭的 1.Riez引理是

在第一篇网络分解成点,线,面.第二篇分别点以球形,线以圆柱,面分别以MergerBatch整合批次显示.因为整合批次显示后,相应的点,线,面不能以Ogre本身的射线来选取,因为整合后,以点举例,多个点显示虽然不在一起,但是是一个Mesh.Ogre本身的检测只能检测到这里,在我们这不满足要求,相应的点,线,面检测都需要自己来计算. 在讲解本文之前,先看下射线的相关生成代码,只有先明白射线如何生成,生成最后是相对什么空间. [OgreVersion( , , , "Slightly differen

class Space<T> : IEnumerable<Space<T>> { public T Filler { get { if (!ed) { ed = true; return (filler = Top.create()); } return filler; } } public Space<T> Upper { get; private set; } public Space<T> Top => Upper?.Top ?? t

class Space : IEnumerable<Space> { public object Filler { get { return filler ?? (filler = Top.create()); } } public Space Upper { get; protected set; } public Space Top => Upper?.Top ?? this;  private Func<object> create; private object fi

我们从小就说,"点动成线,线动成面,面动成体",其中的空间的概念到底是啥?之前没有好好想过,在机器学习中多次遇到"空间"."超平面","分割面"等概念,一会n维,一会儿n+1维,理解的有点模糊.今儿突然应该是彻底想明白了,记录一下. 先抛出一个问题:\(x_1 + x_2 + 2 = 0\) 请问,是几维空间,对,是二维空间,那是平面,还是直线哪? 咦,二维空间,我们通常不是说二维空间是平面吗,但这里,怎么看都是一个直线方程啊

PCA PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的

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

一. KNN原理: 1. 有监督的学习 根据已知事例及其类标,对新的实例按照离他最近的K的邻居中出现频率最高的类别进行分类.伪代码如下: 1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 2)按照距离从小到大排序 3)选取与当前点距离最小的k个点 4)确定这k个点所在类别的出现频率 5)返回这K个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 import numpy as np # 读取数据 def file2matrix(filename): fr = open(filename) arrayLin

KNN算法全名为k-Nearest Neighbor,就是K最近邻的意思. 算法描述 KNN是一种分类算法,其基本思想是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 算法过程如下: 1.准备样本数据集(样本中每个数据都已经分好类,并具有分类标签):2.使用样本数据进行训练:3.输入测试数据A:4.计算A与样本集的每一个数据之间的距离:5.按照距离递增次序排序:6.选取与A距离最小的k个点:7.计算前k个点所在类别的出现频率:8.返回前k个点出现频率最高的类别作为A的预测分类. 主要因素 训练集(或

1 k近邻算法2 模型2.1 距离测量2.2 k值选择2.3 分类决策规则3 kNN的实现--kd树3.1 构造kd树3.2 kd树搜索 1 k近邻算法 k nearest neighbor,k-NN,是一种基本分类与回归的方法,输入为实例的特征向量--对应空间的点,输出为实例的类别,可取多类.kNN假定一个训练集,实例类别已确定,分类时,对新的实例根据其k个最近邻训练集实例的类别,通过多数表决的方式进行预测.不具有显式学习过程.利用训练集对特征空间划分,并作为其分类的model.三要素是k值的

机器学习相关概念 人工智能.机器学习和深度学习的关系 在探讨算法之前,我们先来谈一谈什么是机器学习.相信大家都听说过AlphaGo:2016年3月,AlphaGo与围棋世界冠军李世石进行围棋人机大战,最终以4:1获胜:2017年5月,AlphaGo与世界围棋冠军柯洁对战,以3:0获胜.AlphaGo其实就是一款围棋人工智能程序,其主要工作原理是“深度学习”.看一下下面这张图,来了解一下,人工智能.机器学习和深度学习的关系. 在20世纪五十年代,人工智能开始兴起,早期的人工智能还是让人兴奋的(虽然

这篇其实应该作为机器学习的第一篇笔记的,但是在刚开始学习的时候,我还没有用博客记录笔记的打算.所以也就想到哪写到哪了. 你在网上搜索机器学习系列文章的话,大部分都是以KNN(k nearest neighbors)作为第一篇入门的,因为这个算法实在是太简单了.简单到其实没啥可说的. 问题:已知正方形和三角形两种分类,现在来了个圆,问:应该归到正方形更合适还是三角形更合适? 算法的思想很朴素,假设我们有一个M*N的矩阵(M个样本,每个样本有N个特征).当我们来了一个新的样本test,我们要去判断这

目录 1.KNN近邻法 1.KNN近邻法 KNN模型由三个基本要素决定: 距离度量:其中欧式距离一般误差最小,\(x_{i} 和 x_{j}\)为两个样本点:\[L_{2}(x_{i}, x_{j}) = (\sum\limits_{l=1}^{n} |x_{i}^{(l)} - x_{j}^{(l)}|)\] k值的选择:k较小->近似误差会减小,估计误差会增大,模型变复杂,容易过拟合:k较大->估计误差减小,近似误差增大,模型变简单.k值一般取一个比较小的数值. 分类决策规则:分类损失函数

1. K近邻算法(KNN) 2. KNN和KdTree算法实现 1. 前言 K近邻法(k-nearest 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,就是"物以类聚,人以群分".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

http://blog.csdn.net/scyscyao/article/details/5987581 这学期选了门模式识别的课.发现最常见的一种情况就是,书上写的老师ppt上写的都看不懂,然后绕了一大圈去自己查资料理解,回头看看发现,Ah-ha,原来本质的原理那么简单,自己一开始只不过被那些看似formidable的细节吓到了.所以在这里把自己所学的一些点记录下来,供备忘,也供参考. 1. K-Nearest Neighbor K-NN可以说是一种最直接的用来分类未知数据的方法.基本通过下

算法 假定数据有M个特征,则这些数据相当于在M维空间内的点 \[X = \begin{pmatrix} x_{11} & x_{12} & ... & x_{1M} \\ x_{21} & x_{22} & ... & x_{2M} \\ . & . & & .\\ . & . & & .\\ . & . & & .\\ x_{N1} & x_{N2} & ... &am

华盛顿大学 <机器学习> 笔记. knn k-nearest-neighbors : k近邻法 给定一个 数据集,对于查询的实例,在数据集中找到与这个实例最邻近的k个实例,然后再根据k个最邻近点预测查询实例的类别. <统计学习方法>中这样描述的: K近邻模型是基于训练数据集 对 特征空间的一个划分. 当k =1 ,为一种特殊情况,称为最邻近法. Knn算法实现的三个重要问题: 距离度量选择.k值选择,分类决策方法. 1. 距离度量选择 常用的距离度量有欧式距离.曼哈顿距离等. &l