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懒惰算法—KNN

总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面基础也是“懒惰”算法——KNN(k-nearest neighbor)。你知道为什么是吗?...该算法常用来解决分类问题,具体算法原理就是先找到与待分类值A距离最近K个值,然后判断这K个值中大部分都属于哪一类,那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素: 通过该算法原理,我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值,也就是要找他周围几个值;第二部分是距离计算,即找出距离他最近K个值;第三部分是分类规则的确定,就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法:KNN没有这一步,这也是为何被称为算法原因。 测试算法:将提供数据利用交叉验证方式进行算法测试。 使用算法:将测试得到准确率较高算法直接应用到实际中。...5、应用算法: 通过修改inX值,就可以直接得出该电影类型。

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先进图像分类算法:FixEfficientNet-L2

它是目前最先进,在 ImageNet 数据集上有最好结果,参数为 480M,top-1 准确率为 88.5%,top-5 准确率为 98.7%。...让我们更深入地研究一下,以更好地了解组合技术 了解 FixRes 训练时间 在 Facebook AI 研究团队提出 FixRes 技术之前,最先进技术是从图像中提取一个随机像素方块。...与图像分类中大多数算法一样,高效网络基于 CNN。CNN 具有三个维度:宽度、深度和分辨率。深度是层数,宽度是通道数(例如,传统 RGB 将有 3 个通道),分辨率是图像像素。...EfficientNets 引入了复合缩放,它利用了所有三个维度: 宽度缩放——宽度可以通过具有更多通道图像来增加,但是准确度增益很快就会下降。 深度缩放——是传统且典型缩放方式。...神经架构搜索 (NAS) 优化了触发器和准确性 结论 这两种技术结合使得目前最好图像分类算法远远领先于 EfficientNet Noisy Student,它在效率和准确性方面都是当前领先算法

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gbdt算法_双色球简单算法

解释一下GBDT算法过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT优点和局限性有哪些? 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree),全名叫梯度提升决策树,使用是Boosting思想。...它基本思路是将基分类器层层叠加,每一层在训练时候,对前一层基分类器分错样本,给予更高权重。测试时,根据各层分类器结果加权得到最终结果。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白: Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析(清晰解释...) iloc用法(简单) scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结(包含所有参数详细介绍) 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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谷歌 Pixel 4 人像模式拍照算法揭秘

双摄像头是对 DP 补充 Pixel 4 广角镜头和长焦镜头相距 13 毫米,远远大于 DP 基线长度,由此带来更大视差使得远距离物体景深更易于估算。...虽然明显水平方向视差更容易估算出背景中景深,但人物右侧部分像素仅在主摄像头画面中清晰可见,因此很难估算这片区域景深 即使使用双摄像头,DP 收集到信息也很有用。...我们网络在只有一个输入可用或两个输入都可用情况下生成景深图。上图:两个输入提供不同方向线条深度信息。下图:DP 在只有一个摄像头可见区域具有更好深度,用方框标出。...在优质单反背景虚化画面中,引人注意一点便是,散焦状态下,背景中面积较小高光区域会出现明亮光斑,这是由于散焦会将光线从高光区域发散开来。...此外,我们还要感谢 Google Camera 团队帮忙将这些算法集成到 Pixel 4 中。

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【久远讲算法6】队列——先进先出数据结构

AI悦创·推出辅导班啦,包括「Python 语言辅导班、C++辅导班、算法/数据结构辅导班、少儿编程、pygame 游戏开发」,全部都是一对一教学:一对一辅导 + 一对一答疑 + 布置作业 + 项目实践等...这种排序原则被称作 FIFO(first-in first-out),即先进先出,也称先到先得。 队列字如其名,它例子在生活中也是比比皆是的,我们现实中排队即为队列应用。...队列实现 队列实现分为队列定义和操作,如前所述,队列是元素有序集合,添加操作发生在其尾部,移除操作则发生在头部。队列操作顺序是 先进先出(FIFO),它支持以下操作。...首先我们对队列类进行定义,一个队列中最主要核心要素就是队列中元素,而新生成一个队列时,这个队列中往往没有任何元素,因此我们对队列初始化定义为:队列中元素为空,即引用列表为空列表。...只需要掌握列表一些要点,就可以轻松将队列和栈实现,我们在基础篇只讲解了基础实现方法,在后续提高篇里会告诉大家在考试或者就业面试中,站和队列要怎么运用。

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KNN:容易理解分类算法

KNN是一种分类算法,其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习算法,具体可以分为以下几个步骤 1....第一步,载入数据,因为是监督学习算法,所以要求输入数据中必须提供样本对应分类信息 2. 第二步,指定K值,为了避免平票,K值一般是奇数 3....K值为3时,绿色点归类为红色,K值为5时,绿色点归类为蓝色。由此可见,K值选取是模型核心因素之一。 除此之外,还有另外一个因素,就是距离计算。...在scikit-learn中,使用KNN算法代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单

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【软考学习13】图解页面淘汰算法先进先出算法、最近最少使用算法

本文讲解了操作系统中进程读内存时,维护高速缓存页面淘汰算法,其中重点讲解了先进先出算法和最近最少使用算法,学习高速缓存 Cache 提高程序执行效率原理。...常用页面淘汰算法有四种:最优算法、随机算法先进先出算法和最近最少使用算法。...随机算法也是一个计算机模拟算法,采用随机方式进行页面淘汰,因为随机具有较大不确定性,所以也没有多大实际求解意义。 接下来重点讲解先进先出算法和最近最少使用算法。...---- 二、 先进先出算法 先进先出算法顾名思义,就是最先进最先出去。 这种算法有可能出现倒挂现象(抖动现象)。...---- 四、总结 本文讲解了操作系统中进程读内存时,维护高速缓存页面淘汰算法,其中重点讲解了先进先出算法和最近最少使用算法,学习高速缓存 Cache 提高程序执行效率原理。

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先进工艺下SRAM

虽然SRAM目前仍将是主力存储器,但在先进工艺下使用SRAM有了新挑战。 尽管SRAM设计年代久远,但它已成为AI主力存储器。...更稀氧化物可以在较低VDD水平下实现性能提升,这对SRAM在减少泄漏和动态功耗方面都是有利。然而,在最近工艺节点迁移中,我们几乎没有看到氧化物或VDD水平进一步缩放。...他们引入了一种称为3D V-Cache技术,该技术将单独芯片上额外SRAM缓存堆叠在处理器顶部,从而增加处理器内核可用缓存量。额外芯片增加了成本,但允许访问额外SRAM。...领先竞争者MRAM和ReRAM只占用一个晶体管面积,虽然它比SRAM中晶体管大,但它们整体单元尺寸仍然约为SRAM三分之一,包括外围电路在内尺寸约为SRAM一半。...如果物理学不允许更小SRAM,那么替代方案将需要重新思考架构并采用chiplet,可以将更先进工艺逻辑芯片与采用旧工艺制造SRAM芯片相结合。

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疯子算法总结14--ST算法(区间值)

②不过区间在增加时,每次并不是增加一个长度,而是基于倍增思想,用二进制右移,每次增加2^i个长度 ,最多增加logn次 这样预处理了所有2幂次小区间值  关于倍增法链接 查询: ③对于每个区间...,分成两段长度为区间,再取个值(这里两个区间是可以有交集,因为重复区间并不影响值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3,另一种分成3,4,6和5,3,最大值都是6,没影响。...)预处理,O(1)查询值  但不支持修改 预处理时间复杂度O(nlogn),查询时间O(1)。...y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础,向区间内跳1<<x...次方区间中最大值,(注//意i到i长度为一)。

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小白入门简单机器学习算法

有没有比较简单适合小白入手算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单机器学习算法kNN入手,慢慢通过一些简单例子来理解机器学习。...你可以用pip安装,也可以直接下载anaconda这个神器,非常方便,一下子把机器学习,数据分析要库全部安装了,省你一个一个下载. 2.挑个简单数据集 工欲善其事,必先利其器。...:有花萼、花瓣和花蕊三个部分,花萼就是绿色那部分在外边,然后是花瓣,里面是花蕊....训练数据 测试测试集数据 看准确率得分 最后模型调整参数,降维等,重复上面的步骤 2).什么是kNN算法 kNN是k-Nearest Neighbors简称,我觉得是机器学习里面简单算法.它核心思想就是...简单说就是让相似的K个样本来投票决定。

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最快简单排序算法:桶排序

现在我们举个具体例子来介绍一下排序算法。 ? 首先出场我们主人公小哼,上面这个可爱娃就是啦。期末考试完了老师要将同学们分数按照从高到低排序。...因为其实真正桶排序要比这个复杂一些,以后再详细讨论,目前此算法已经能够满足我们需求了。 这个算法就好比有11个桶,编号从0~10。...还有一点,在表示时间复杂度时候,n和m通常用大写字母即O(M+N)。 这是一个非常快排序算法。...桶排序从1956年就开始被使用,该算法基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。之前说过,其实这并不是真正桶排序算法,真正桶排序算法要比这个更加复杂。...但是考虑到此处是算法讲解第一篇,我想还是越简单易懂越好,真正桶排序留在以后再聊吧。需要说明一点是:我们目前学习简化版桶排序算法其本质上还不能算是一个真正意义上排序算法。为什么呢?

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SMO算法通俗易懂解释

任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容问题,可以随时扫码关注公众号「图灵猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享,以及免费SSR节点和学习资料...求解对偶问题,常用算法是SMO,彻底地理解这个算法对初学者有一定难度,本文尝试模拟算法作者发明该算法思考过程,让大家轻轻松松理解SMO算法。文中“我”拟指发明算法大神。...001、初生牛犊不怕虎 最近,不少哥们儿向我反映,SVM对偶问题求解算法太低效,训练集很大时,算法还没有蜗牛爬得快,很多世界著名学者都在研究新算法呢。...等等,哥们说现有算法比较慢,所以我绝对不能按照常规思路去思考,要另辟蹊径。 蹊径啊蹊径,你在哪里呢? 我冥思苦想好几天,都没有什么好办法,哎!看来扬名立万事儿要泡汤了。...关注微信公众号,点击“学习资料”菜单即可获取算法、编程资源以及教学视频,还有免费SSR节点相送哦。

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先进图像去模糊算法DeblurGAN-v2

DeblurGAN (CVPR 2018)是这一方向新出算法佼佼者。...,且使得算法可以方便使用现有成熟骨干网,不仅提升了去模糊后图像质量,同时可以轻易设计计算代价小模型。...下图展示了该文描述DeblurGAN-v2使用不同骨干网获得三个模型在GoPro数据集上与其他三个SOTA去模糊算法比较结果。 ?...因为效果好计算代价小,将 DeblurGAN-v2用于视频去模糊也是可行算法改进 下图展示了该文作者对算法改进: ?...可见DeblurGAN-v2算法既可以获得最高精度模型,也可以获得精度接近最好但计算量极低模型,更加实用。 在Lai数据集上主观评价结果: ? 在Kohler数据集去模糊示例: ? ? ?

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Android 拍照功能开发 原

最近在Android上做了拍照功能开发。...业务场景是:点击界面(HTML5)上拍照按钮会调用拍照JS API,获取其返回照片文件存储路径、扩展名以及照片文件Base64字符串,然后在界面上显示图片。...开发时一些要点记录如下: 1、关于存储:虽然现在大部分手机存储都是有的,安全起见,需要判断一下存储状态。...private static final int ACTION_TAKE_PHOTO = 1; private Uri photoUri; /*** * 需要说明一下,以下操作使用照相机拍照拍照图片会存放在相册中...* 这里使用这种方式有一个好处就是获取图片是拍照原图 * 如果不实用ContentValues存放照片路径的话,拍照后获取图片为缩略图不清晰 */ ContentValues values

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4.1 先进感测设备

然而,随着零件小型化和高性能小型处理器出现,市面上出现了具备先进能力传感器。这类传感器能轻松地获取那些原来难以当成数据来处理信息。...这样传感器与其说是零件,不如说是狭义上设备,或者说是多个因素复杂协作“系统”(图 4.1)。本章将会为大家讲解这些功能先进新型传感器。 首先要说是用于感测设备。...然而,使用这种先进感测设备时必须注意一件事,即传感器进化可能会造成“信息获取过剩”(图 4.2)。...虽然谈了不少消极方面,但先进感测设备能比传感器感测到更多信息,所以它才能够实现单凭以往传感器无法实现服务,才会极具魅力。毫无疑问,日益进化感测设备丰富了我们生活。...超声波与光不同,就算是透明玻璃之类物体,也能测出到此物体距离。 自然用户界面 RGB-D 传感器都用在什么方面呢? RGB-D 传感器最广泛普遍用途是用在一种叫作自然用户界面的设备上。

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4.2 先进感测系统

首先,如果大家想借助 GPS 力量,则需要专用“接收器”。接收器功能不同,其尺寸和价格也不同。小到用在智能手机上小接收器,大到带有精密土地测量功能接收器,可谓是一应俱全。...这里就不细讲原子钟了,大家把它视作世界上精确最难产生误差时钟即可。 第二条是卫星位置,这或许有点难以想象。在前面讲过 GPS 结构里,出现了监控站这一事物,大家还记得监控站作用吗?...大家在智能手机地图应用和车载导航上应用 GPS 显示不是“一条线上某一处”,而是清晰一个点(尽管可能存在误差)。这里就需要用到“球交点”这一思路了。...接收信号强度 先想个直接定位方法,那就是利用 Wi-Fi 信号强度来定位。 大家在使用移动电话中碰到通话 / 通信不顺畅时,一般都会查看屏幕上显示天线标志(图 4.26)。...在开发应用时,需要事先进行试验,选择发送器信号强度。此外,在设计时还需要考虑到各种各样情况,例如接收器接收到强度为多少信号时才会有响应,以及接收到多个信号时要怎么办,等等。

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谁能想到,求算法还能优化?

O(n),但如果我们以 if 判断次数作为算法效率评估标准,算一下 for 循环中 if 语句判断次数: 第一个算法显然需要固定2n次 if 比较,第二个算法最坏情况需要2n次 if 比较。...接下来,我们想办法优化这两个算法,使这两个算法只需要固定1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般解法还能优化呢?肯定是因为没有充分利用信息,存在冗余计算。...因此,算法在 if else 比较次数为 2,总时间复杂度是多少呢?...这就涉及递归算法复杂度分析,设算法复杂度为 (n为递归函数处理元素个数,或者称为问题规模),那么可以得到如下公式: 其中 是因为 2 个子问题递归调用,每个子问题规模是原来 1/2;...有很多方法,比如说高中学过「特征方程」,或者算法分析常用「主定理」等等,对于这个问题很容易解,这里就直接写答案了: 可见分治法解决这个问题比较次数基本上是1.5n,比一开始算法最坏情况下2n比较次数要好一些

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