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沙龙
2
回答
如何
计算
两个
不同
形状
的
numpy
数组
之间
的
距离
,
以便
进行
KNN
实现
python
、
numpy
1.现在我有
两个
Numpy
数组
,
形状
大小分别是训练集(21000,784)和测试集(2000,784)。这有可能做
计算
吗?
浏览 18
提问于2020-10-06
得票数 1
回答已采纳
1
回答
我真的对这个
numpy
形状
不匹配错误感到困惑
python
、
numpy
、
scikit-learn
我在google cloud platform ml engine上
实现
了一个来自sklearn
的
简单k最近邻算法。我使用一个自定义度量来
计算
两个
输入向量
之间
的
距离
,
以便
该
距离
是
两个
向量
之间
的
元素平方差中元素
的
加权和。(train_data, train_label)print(
浏览 0
提问于2017-08-11
得票数 2
3
回答
使用Python广播
的
内存高效L2规范
python
、
numpy
、
euclidean-distance
、
array-broadcasting
我正在尝试
实现
一种方法,基于它们与样本数据集
的
相似性,使用欧几里德
距离
对测试数据集中
的
点
进行
聚类。测试数据集有500个点,每个点都是一个N维向量(N=1024)。训练数据集大约有10000个点,每个点也是一个1024d
的
向量。目标是找到每个测试点和所有采样点
之间
的
L2
距离
,以找到最接近
的
样本(不使用任何python
距离
函数)。由于测试
数组
和训练
数组
的</e
浏览 3
提问于2015-09-30
得票数 8
3
回答
如何
在python中使用动态时间翘曲和
kNN
python
、
scikit-learn
、
time-series
、
classification
、
knn
分类器l:
数组
形状
n_samples训练标签用于输入
KNN
分类器“自. x =x自.l=l_dtw_distance”(self,ts_a,ts_b,d= lambda,y: abs(X)):“”返回
两个
2-D timeseries
numpy
数组
之间
的
DTW相似性
距离
。参数- ts_a,ts_b : n_samples
形状
数组
,n_timepoints
两个
包含时态数据n_samp
浏览 0
提问于2019-07-13
得票数 10
回答已采纳
1
回答
Python -欧氏
距离
不同
大小向量
python
、
euclidean-distance
我有一个
numpy
数组
大小(9126,12)和
两个
参考集群点(2,12),我试图
计算
到
数组
的
距离
,
以便
给它们加上标签。实际上,我理解这是
如何
发生
的
,但由于发送
不同
大小
的
数组
,我无法
实现
它。我知道我可以使用
numpy
.linalg,但是它是家庭作业
的
一部分,所以不能这么做。ValueError:操作数不能与<em
浏览 1
提问于2020-03-14
得票数 0
1
回答
正确
实现
继承
c++
、
inheritance
、
geometry
、
distance
在我
的
程序中,我需要
计算
两个
几何图形
之间
的
欧几里德
距离
。因此,给定
两个
几何图形g1和g2,我调用我想返回g1.myShape和g2.myShape
之间
的
距离
。我已经知道
如何
计算
两个
矩形、
两个
圆圈或一个矩形与一个圆
之间
的
距离
。
浏览 2
提问于2016-12-09
得票数 3
回答已采纳
4
回答
KNN
算法在训练阶段做什么?
machine-learning
、
scikit-learn
、
knn
与线性回归等其他算法
不同
,
KNN
似乎不会在训练阶段执行任何
计算
。就像在线性回归
的
情况下,它在训练phase.But中找到系数,那么
KNN
呢?
浏览 62
提问于2019-02-04
得票数 9
回答已采纳
1
回答
尝试在R中
实现
K-最近邻居,不确定从这里到哪里
r
、
machine-learning
、
classification
、
nearest-neighbor
我正在尝试用R
实现
KNN
算法。这是我正在处理
的
数据集(其中前2列是属性,第3列是标签):4, 5, 18, 9, 17, 8, -12, 36, 7我
的
测试集test.X是最后
两个
属性:7, 8 train.Y表示训练集
的
标签,test.Y表示测试集
的
标签(我将很快尝试并预测该集)。算法
的
第一步是<em
浏览 1
提问于2015-10-25
得票数 0
4
回答
计算
两个
任意
形状
之间
的
最小
距离
java
、
geometry
我有
两个
任意
形状
。现在我要
计算
两种
形状
之间
的
最小
距离
。这是我附上
的
图片首先,绘制部分完成。这种
形状
是弧和线
的
组合。现在我面临
的
问题是,当我要
计算
这个
形状
之间
的
最小
距离
时。使用GWT (java) html5画布绘制此
形状
。为了
计算
两个
形状
浏览 3
提问于2015-09-18
得票数 4
2
回答
使用
numpy
或scipy
计算
两组向量
之间
欧几里得
距离
的
最快方法
numpy
、
scipy
、
python-2.x
、
euclidean-distance
好
的
,我最近发现scipy.spatial.distance.cdist命令可以非常快速地解决源和目标的
两个
向量
数组
之间
的
完整
距离
矩阵。看:,我想在解决
两个
大小相等
的
数组
之间
的
距离
时,尝试复制这些性能增益。
两个
单向量
之间
的
距离
很容易
计算
,如上一链接所示。元素到B
的
ith元素<
浏览 0
提问于2012-12-11
得票数 5
2
回答
文档函数
的
相似性
python
、
function
、
similarity
、
euclidean-distance
、
cosine-similarity
我试图为文档
的
余弦
距离
和欧几里德
距离
创建矩阵。不太确定我会怎么处理这个问题。如有任何建议,将不胜感激。谢谢。该函数以termdoc矩阵作为输入,并
计算
变量"euclidean_distance_matrix“和"cosine_distance_matrix",这
两个
矩阵
的
元素(i,j)存储了tweet i-th和input
之间
的
欧氏
距离
和余弦
距离
。应该将
距离
矩阵存储在<
浏览 5
提问于2020-05-21
得票数 1
2
回答
树
之间
的
度量
distance
、
k-nn
、
metric
和
KNN
一样,我会通过度量函数和一个新
的
数据点以及训练集中
的
点来
计算
距离
。好吧,明白了。我有几棵刻板印象
的
树,比如: - <form class="xyz"> - <input type="text">
浏览 0
提问于2019-01-14
得票数 4
1
回答
在Python (
numpy
)中按另外
两个
列表排序
数组
python
、
arrays
、
sorting
、
numpy
我有一个向量
数组
(或者为了简单起见,您可以假设我有一个
数组
),根据一些
计算
,我制作了
两个
不同
的
数组
,第一个
数组
的
大小相同,包含0到1
之间
的
数字(对于第一个
数组
的
每个索引,包含汉明
距离
的
第二个和第三个
数组
),现在我想同时根据第二个和第三个
数组
对第一个
数组
进行
排
浏览 0
提问于2014-03-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
对Tensorflow中
两个
张量中
的
每对元素应用函数
python
、
tensorflow
、
linear-algebra
我有
两个
排名为2
的
Tensor,在第二个维度上大小相等,但在第一个维度上不相等。例如,
形状
[a, n]
的
张量A和
形状
[b, n]
的
张量B。它们可以看作是包含长度为n
的
向量
的
两个
数组
。我有一个函数f,它接受
两个
输入,每一个都是
形状
[n]
的
张量,并返回一个标量。我想将这个函数应用于A和B中
的
每一对向量,结果是
形状
为[a, b]<em
浏览 5
提问于2017-06-23
得票数 3
回答已采纳
1
回答
numpy
python:向量化
距离
函数,
计算
维数为(m,3)
的
2矩阵
的
成对
距离
python
、
python-3.x
、
numpy
、
distance
我有
两个
数组
A和B。A
的
形状
是(m,3),B
的
形状
是(n,3)。我有这个函数(np是
numpy
): def compute_dist(point1, point2): return (np.sqrt(np.sum(squares))) 我想使用矢量化函数来
计算
A和B
之间
的
成对
距离
。
如何
计算
包
浏览 41
提问于2020-02-03
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何
计算
不同
2D向量行
之间
的
L2
距离
或欧几里得
距离
python
、
arrays
、
numpy
、
machine-learning
我得到了
两个
不同
的
二维
数组
,我被要求
计算
数组
x
的
行和
数组
y中
的
行
之间
的
L2
距离
,
数组
x
的
形状
是(M,D),
数组
y
的
形状
是(N,D)。最终答案
数组
的
形状
应为(M,N)。 我对蟒蛇不太在行。我真的只是在做一些随机
的</
浏览 21
提问于2019-07-04
得票数 0
1
回答
基于地球移动
距离
(EMD)
的
支持向量机分类问题
machine-learning
、
python
、
svm
、
kernel
=my_kernel)from pyemd import emdfirst_histogram = np.array([0.0, 1.0]) second_histogram--提前
计算
数据中所有样本
之间
的
距离
?如
浏览 0
提问于2020-03-10
得票数 0
4
回答
np阵列
之间
的
欧几里得
距离
python
、
knn
、
euclidean-distance
我有
两个
numpy
数组
a和b:b = [ [3,8], [4,7], ... [9,15] ] 有没有一种简单
的
方法来
计算
a和b
之间
的
欧几里德
距离
,
以便
这个新
的
数组
可以用于学习算法
的
k个最近邻居。注意:这是用python编写
的</em
浏览 0
提问于2015-11-14
得票数 2
1
回答
为什么
numpy
函数“接受”改变了我
的
数组
的
形状
?
python
、
arrays
、
numpy
、
matrix
、
scipy
我试图
计算
数据集中
的
哪些点(以称为“矩阵”
的
numpy
数组
的
形状
)与多维空间中
的
向量(称为“向量”)最接近。因此,我
计算
向量与矩阵中每一项
之间
的
距离
:然后对这些
距离
进行
排序,以确定最近
的
浏览 5
提问于2016-05-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
使用边缘检测和直方图处理技术
进行
目标识别?
image-processing
、
computer-vision
、
object-recognition
大家好,我正在追求麻省理工学院,我
的
项目是物体识别,以识别特定
的
物体,如武器等不允许在机场,所以输入将在matlab中
的
行李/行李
的
扫描图像,目前其静态图像,现在我正在使用边缘检测和直方图处理技术。我在互联网上找到了人工神经网络、遗传算法等等,但不能总结所有的场景,请用自己
的
方式来解释
如何
使用边缘检测和直方图处理技术
进行
目标识别
浏览 4
提问于2012-11-27
得票数 0
回答已采纳
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