我正在尝试为图像编写一个过滤函数,但我似乎不能理解(或记住)如何将所有的数学理论转化为代码。
假设我有以下函数,其中数组中的it是介于0和255之间的整数(为了简单起见,相当于灰度像素)。
private int[][] resample(int[][] input, int oldWidth, int oldHeight,
width, int height)
{
int[][] output = createArray(width, height);
// Assume createArray creates an array with the g
为什么我用numpy从头开始构建的KNN分类器会得到与sklearn.KNeighborsClassifier不同的结果?我的代码出了什么问题?
# create a function that computes euclidean distance and return the most common class label
# for given k.
def k_neighbors(self, x):
lengths = [self.euclidean_length(x, x_train) for x_train in self.X_training]
我对Python和SKLearn非常陌生。我试着做一个简单的分类器,但我遇到了一个问题。我一直在学习一些不同的教程,但是当我尝试使用.fit方法时会出错。我对这个概念很陌生,并且尝试过这些文档,但是我发现很难理解,任何一个人都能帮助我纠正错误或者指出正确的方向。
错误背后的想法是,值超出了dtype的范围,因为我已经转换了所有缺失的值或nan值,但是错误仍然出现。
码
def main():
setup_files()
imputer = Imputer()
#the training data minus id and type:
t_num_data = load_csv(traini
我正在进行一个项目,在这个项目中,我使用费斯根据查询向量检索n个相邻向量。所讨论的数据是文本数据,正在通过使用机器学习模型在进入FAISS之前创建向量来嵌入。
这些邻居都有分配给它们的类别,并且对查询也有相似的评分,如下所示:
Query: Berlin is the capital of Germany
=====
Neighbours output:
5 Neighbour ids: [57, 163, 177, 124, 91]
Text | Category | Similarity
Berlin is a great city to live in | Capital citi