总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...01|算法简介： KNN是英文k-nearest neighbor的缩写，表示K个最接近的点。...欧式距离又称欧几里得距离，是指在m维空间中，两个点之间的真实距离。...二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： 三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： 两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。.../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（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） 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。
def solution(numbers): res = set() def point24(numbers): if len...
的个数一般就是人体关键点的个数（或者是关键点个数加1）。...COCO数据集（2016） 这个时间点也是非常好的时间点。...另外一方面，物体检测/行人检测方面，算法提升也特别明显，有了很多很好的工作出现，比如Faster R-CNN和SSD。...loss：L2 2018 Simple Baselines（2018，MSRA） 网络是最简单的，仅在ResNet的基础上接了一个由多个deconvolutional layer组合成的head。...结构最简单，效果和hourglass一样惊艳。 由于偏并行，工程优化的时候很容易加速 一开始先快速降采样到1/4。随着网络的深入，逐渐添加低分辨率的分支。
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的算法，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的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....第三步，对于待分类的样本点，计算该样本点与输入样本的距离矩阵，按照距离从小到大排序，选择K个最近的点 4....第四步，根据K个点的分类频率，确定频率最高的类别为该样本点的最终分类 可以通过下图加以理解 ? 黑色样本点为待分类点，对于图上的点而言，分成了红色和紫色两大类。...K值为3时，绿色的点归类为红色，K值为5时，绿色的点归类为蓝色。由此可见，K值的选取是模型的核心因素之一。 除此之外，还有另外一个因素，就是距离的计算。
今天我们就来梳理一下Java中最“坑爹”、最违反常识的功能点，以排行榜的方式发布，以飨读者。说明一下，本文中的代码基于JDK8来编译实现。...这个功能点稍显“坑爹”，也是初学者常犯的错误，所以它也光荣上榜，排名第10位。...2、逻辑运算符的“短路”现象 使用逻辑运算符时，我们会遇到“短路”的现象：一旦能够确定整个表达式的值，就不会计算余下的部分了，当然，这个功能点其实是非常有用的，但对于初学者来说，可能会感觉比较惊讶，使用不当就会产生...7、Integer类有缓存 这个功能点也是面试的高频热点之一，稍不注意，也有可能被带入沟里，我们看看下面这段代码： public static void main(String[] args){...以上就是Java语言中十大“坑爹”的功能点，你是否认同这样的排名？你觉得有哪些功能更应该入选此榜单？欢迎后台留言讨论！
作 者：柳行刚 编 辑：李文臣 1 字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例，查找是否包含串"ABCDABD"？...4 要做到这一点，就是要生成一个next匹配数组，next匹配数据来决定匹配的最大长度。如图二。...下面是next数组和匹配算法参照代码。
这篇文章中，我们首次提出一种新颖的分层聚类算法----pairwise Linkage（p-linkage），能够用来聚类任意维度的数据，然后高效的应用于3D非结构点云的分类中，P-linkage 聚类算法首先计算每个点的特征值...，例如计算2D点的密度和3D点的平滑度，然后使用更为具有特征性的数值来描述每个点与其最邻近点的链接关系，初始的聚类能够通过点对的链接更容易的进行，然后，聚类融合过程获得最终优化聚类结果，聚类结果能够用于其他的应用中...，基于P-Linkage聚类，我们在3D无结构点云中发明了一个高效的分割算法，其中使用点的平滑度作为特征值，对于每一个初始的聚类创立切片，然后新颖且鲁棒的切片融合方法来获得最终的分割结果，所提的P-linkage...聚类和3D点云分割方法仅需要一个输入参数。...实验结果在2d-4d不同的维度合成数据充分证明该P-Linkage聚类的效率和鲁棒性，大量的实验结果在车载，机载和站式激光点云证明我们提出所提方法的鲁棒性。
摘要：现阶段，基于特征点匹配的算法，如SIFT,SURF等著名匹配算法，都是基于一个尺度空间来进行描述的，那么了解尺度空间是什么将是全面了解特征点匹配的关键性基础知识。...网上基于尺度空间的基础知识有很少的介绍，所以本文将主要介绍尺度空间，使读者在运用基于SIFT等特征匹配算法时，能从最基本的理论上思考问题和解决问题。...03 图像特征检测 最后再来看看图像特征提取中的应用，最经典的就是sift，它就是构建了一个尺度空间来寻找最合适的峰值。...小结：简单的原理下面是复杂的数学推理和公式计算，而通透这些理论公式是非常枯燥乏味的过程，但同时也是最基础最能给予人最深刻体会的过程。...通过了解尺度空间，我们可以知道尺度不变性是什么样的概念，那么特征点匹配算法等是怎么利用这种特性来建立鲁棒性强的特征提取算法的，感谢阅读，如有任何疑问请向我们留言，我们下章见！
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的幂次的小区间的最值 关于倍增法链接 查询： ③对于每个区间...，分成两段长度为的区间，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 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。...1,所以后面的状态表示为f[t][y-2^t+1] 所以x到y的最小值表示为f(f[t][x],f[t][y-2^t+1])，所以查询时间复杂度是O（1） ④所以O(nlogn)预处理，O(1)查询最值...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的最
邻接表，h[]忘记初始化。多组数据时，idx未初始化（会造成数组越界） 当使用并查集时，注意自己写的并查集是不是fa[x]随时都是x的祖宗，若不是，记得要用ge...
这个算法的关键在于：当深度优先遍历访问到顶点u时，假设图中还有顶点v是没有访问过的点，如何判断顶点v在不经过u 的情况下还能回到之前访问任意一个结点？...我的方法是对顶点v再进行一次深度优先遍历，但此次遍历不允许经过顶点u，看看能否回到祖先，如果不能回到祖先说明顶点u是割点。 ...这样写是为了突出割点部分。...int n,m,e[maxn][maxn]; int root,num[maxn],low[maxn],flag[maxn],index; void dfs(int cur,int father)//割点算法核心...cur时间戳 low[cur]=index;//初始化最早能访问到的时间戳，当然是自己了 for(int i=1;i<=n;i++) { if(e[cur][i]==1)//遍历所有与当前点联通的点
在算法竞赛中：它有三部曲，输入、计算、输出，因为是计算机只判别结果，只要最终的输出结果与题目给的不一致，就是 错误的 1、算术表达式 程序一：实现两个数字的加法 A + B 分析：输入两个数字，让计算机进行加法运算...前者结果是 2 ，后者结果是1，为1的是因为C语言中的除号用的是整除，通俗点就是小数点后面的数字省略 2、计算并输出8/5的值，保留小数点后一位 源程序 #include int main() {...实际上计算机是把3变成 3.0 然后进行运算 总结： 今天介绍了一些简单加减乘除的基本运算还有复杂运算，其实最终的竞赛只看结果，不会看过程，错一点都不行，可能一个小数点的问题就会引起很大的麻烦
原理推导 令空间中点A与点B组成向量 \overrightarrow{AB} ，向量外有一点P，那么我们要求的就是P与直线 \overrightarrow{AB} 的距离d。...连接点A与点P，得直线向量 \overrightarrow{AP} 。...point, Vec3d &lineBegin, Vec3d &lineEnd) { //直线方向向量 Vec3d n = lineEnd -lineBegin; //直线上某一点的向量到点的向量
，然后是花瓣，最里面是花蕊....是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类 就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。...，看最近的距离为k=1的是谁,发现是165/90这个点，那么我们就认为老王和距离他最近的点是一类人，把他划分为胖的 如果我们有个老李他是170cm,65kg,同理计算距离为k=1的点是谁,发现是170/...69这个点,那么我们就认为老李和距离他最近的点是一类人，把他划分为正常的 是不是很简单啊，我们上面假设是在距离为1，也就是k=1的情况下的分类，有同学会问，具体k应该怎么设置，如果k大一点比如3，那么有
但有一种算法能够帮助你更好地做出决策，那就是k-Nearest Neighbors（NN）算法， 本文将使用学生社团来解释k-NN算法的一些概念，该算法可以说是最简单的机器学习算法，构建的模型仅包含存储的训练数据集...工作原理 在其最简单的版本中，k-NN算法仅考虑一个最近邻居，这个最近邻居就是我们想要预测点的最近训练数据点。然后，预测结果就是该训练点的输出。下图说明构造的数据集分类情况。...对于三个点中的每一点，我们都标记了训练集中离其最近的点，最近邻算法的预测输出就是标记的这点（用交叉颜色进行表示）。 同样，我们也可以考虑任意数量k个邻居，而不是只考虑一个最近的邻居。...Scratch实现k-NN算法 以下是k-NN算法的伪代码，用于对一个数据点进行分类（将其称为A点）： 对于数据集中的每一个点： 首先，计算A点和当前点之间的距离； 然后，按递增顺序对距离进行排序； 其次...最后，返回最频繁出现的类别标签。 Scikit-Learn实现k-NN算法 Scikit-Learn是一个机器学习工具箱，内部集成了很多机器学习算法。
因为其实真正的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的需求了。 这个算法就好比有11个桶，编号从0~10。...提醒一下如果需要对数据范围在0~1000之间的整数进行排序，我们需要1001个桶，来表示0~1000之间每一个数出现的次数，这一点一定要注意。...还有一点，在表示时间复杂度的时候，n和m通常用大写字母即O(M+N)。 这是一个非常快的排序算法。...桶排序从1956年就开始被使用，该算法的基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。之前说过，其实这并不是真正的桶排序算法，真正的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的第一篇，我想还是越简单易懂越好，真正的桶排序留在以后再聊吧。需要说明一点的是：我们目前学习的简化版桶排序算法其本质上还不能算是一个真正意义上的排序算法。为什么呢？
区间最值问题之ST表算法 1.ST算法思想 ST(Sparse Table)算法是一种用于解决RMQ(Range Minimum/Maximum Query，即区间最值查询)问题的离线算法。...其中使用到了倍增思想，像vector这种内存容量不足之后翻倍分配就属于这种范畴，具体来说：任意一个数可以表示成若干个2次幂之和，例如：5，二进制表示为101 = 2^2 + 2^0，直接采用递推方式，每一步都需要计算，算法复杂度变高...ST算法描述：首先明确解决的是区间最值问题，那么对于给定的数组arr = [1,4,8,20, 10]，长度为2^j的区间可以拆分成两个2^(j-1)的区间，那么对于dp[i][j]，i表示区间起点，j...创建 dp[i][j]表示从i开始长度为2^j的区间最值，那么i和j的取值需要明确。...int n = input.size(); // 预处理每个区间的最值 int k = (int)(log((double)(n)) / log(2.0)); // 预处理区间长度等于1 for (int
KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别...KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting...以上就是KNN算法在分类任务中的基本原理，实际上K这个字母的含义就是要选取的最邻近样本实例的个数，在 scikit-learn 中 KNN算法的 K 值是通过 n_neighbors 参数来调节的，默认值是...由于KNN最邻近分类算法在分类决策时只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合...该方法的另一个不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。 可理解性差，无法给出像决策树那样的规则。
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