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沙龙
1
回答
K
近邻
算法
在现实生活中经常使用吗?
algorithm
、
machine-learning
我正在通过“Python机器学习入门:数据科学家指南”一书来教自己机器学习,我现在在k
近邻
部分。作者指出,由于“预测速度慢,不能处理多个特征”,该
算法
在实际生活中很少使用。然而,在许多文章中,k
近邻
被提到是数据科学家
最
流行的
算法
之一。有人能在这里给我解释一下吗?
浏览 2
提问于2018-12-10
得票数 0
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3
回答
在使用最
近邻
算法
对图像进行分类时,通常使用什么特征?
machine-learning
、
computer-vision
、
classification
、
nearest-neighbor
如果要对图像执行K-
近邻
算法
进行分类,如何从图像中提取特征?
最
简单、最有效的方法是什么?
浏览 2
提问于2010-12-08
得票数 1
2
回答
到最
近邻
居的平均距离的近似值?
c++
、
c
、
algorithm
、
nearest-neighbor
而我正在寻找的另一个
算法
:一个免费的C/C++
实现
的到最
近邻
居的平均距离问题。如果可以,则为ε近似值。
浏览 1
提问于2011-09-07
得票数 1
2
回答
数据集Node.js中的最
近邻
node.js
、
mongodb
、
classification
、
knn
给定一个文档,我希望在数据库中找到
最
相似的文档。// algorithm returns "Bill", .76 是否有任何Node模块/
实现</e
浏览 0
提问于2013-01-15
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1
回答
如何训练K
近邻
野猪(Knn)?
python
、
machine-learning
、
knn
、
nearest-neighbor
有没有办法告诉Python中的Knn函数,在我预测可能的结果之前,他应该多久训练一次模型?根据我的理解,如果一个模型被训练了不止一次,它就会更健壮。还是我搞错了?从我的代码来看,这个模型很可能是一次训练:neigh.fit(X_train, y_train)
浏览 6
提问于2022-09-11
得票数 0
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1
回答
我们如何使用最
近邻
插值
算法
绕自定义轴心点旋转RGB图像?
image-processing
、
computer-vision
、
interpolation
、
nearest-neighbor
、
image-rotation
我正在尝试理解计算机视觉中的图像插值
算法
。我意识到有一大堆插值技术,如线性,双三次,最
近邻
等,用于图像旋转。最
近邻
技术似乎是这一领域
最
简单的
算法
。此外,上面帖子中的大多数答案只是抛出了一些代码,没有太多解释最
近邻
技术是如何
实现
图像旋转问题的……谁能解释一下如何使用最近的邻居围绕自定义轴心点(下图中显示的红色标记)旋转RGB图像(如下图所示)?
浏览 43
提问于2019-06-24
得票数 1
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3
回答
有没有可能找到KD-树中*IN*节点的KNN?
c++
、
machine-learning
、
kdtree
、
knn
我的
实现
语言是C++,但我更需要
算法
或通用帮助,谢谢! 谢谢,斯蒂芬
浏览 0
提问于2010-03-27
得票数 0
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1
回答
sklearn半径中的k
近邻
-椭圆
scikit-learn
、
knn
当我在sklearn中使用knn
算法
时,我可以得到我指定的半径内的最
近邻
居,即它返回该半径内最
近邻
居的圆形。有没有一个
实现
可以指定两个半径值来返回最
近邻
居的椭圆形状?
浏览 3
提问于2016-06-29
得票数 4
5
回答
填充numpy数组中的空白
python
、
numpy
、
matplotlib
、
scipy
、
interpolation
我只想以
最
简单的方式插入一个3D数据集。线性插值,最
近邻
,所有这些都足够了(这是从一些
算法
开始的,所以不需要准确的估计)。除了使用kdtree或类似的方法编写一个成熟的最
近邻
算法
之外,我真的找不到一个通用的N维最
近邻
插值器。
浏览 0
提问于2011-04-05
得票数 15
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1
回答
大多数相似汽车的Django自引用类
python
、
django
、
python-3.x
、
django-models
、
django-templates
使用最
近邻
算法
,我已经为每辆车计算了
最
相似的汽车列表,并希望能够显示例如
最
相似的五辆汽车的特征。我想在我的类中为most_similar_cars使用哪种类型的字段?请注意,这种关系不是对称的。也就是说,虽然汽车B可能是汽车A的最
近邻
居,但汽车A不一定是汽车B的最
近邻
居。我还需要能够区分
最
相似的、第二相似的、第三相似的等等。
浏览 20
提问于2016-07-21
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4
回答
大多数机器学习技术是由线性回归和kNN产生的吗?
machine-learning
、
linear-regression
、
knn
在阅读时,我偶然发现了这句话: 今天使用的
最
流行的技术中有很大一部分是这两个简单过程的变体。事实上,1
近邻
,其中最简单的,占据了低维问题市场的很大一部分。它是参考线性回归和k-最
近邻
算法
.我想知道这句话有多准确。更具体地说,今天使用的流行ML方法不依赖于这两种简单方法的假设和特性?
浏览 8
提问于2014-02-03
得票数 1
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3
回答
Python中的增量式最
近邻
算法
python
、
machine-learning
、
nearest-neighbor
有没有人知道在Python中
实现
了一种可以增量更新的最
近邻
算法
?我找到的所有进程,比如,似乎都是批处理进程。是否有可能
实现
增量神经网络
算法
?
浏览 0
提问于2010-11-25
得票数 14
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7
回答
图像处理思想
algorithm
、
image
最近,我一直在摆弄图像上的
算法
,部分是为了好玩,部分是为了保持我的编程技能敏锐。我刚刚
实现
了一个“最
近邻
居”
算法
,它在图像中随机选取n个像素,然后将图像中每个其他像素的颜色转换为n个所选像素中最
近邻
居的颜色。我想知道有没有人在图像上有其他好的/有趣的
算法
,可能会很有趣的
实现
? 汤姆
浏览 1
提问于2009-12-28
得票数 10
1
回答
NearestNeighbors和KNN分类器的区别?
python
、
scikit-learn
、
knn
我只是想知道NearestNeighbors和sklearn.neighbors的KNN分类器有什么区别?
浏览 7
提问于2020-07-28
得票数 1
1
回答
返回n个不同最
近邻
向量的索引
algorithm
、
search
、
vector
、
nearest-neighbor
在一组D维向量中,最
近邻
居
算法
可以有效地获取整个集合中每个向量的n个最
近邻
居。 然而,在这样的集合中,如果有多个相同的向量,最
近邻
居
算法
将首先返回相同的向量作为最近的向量。但是,有没有一种
算法
就像最
近邻
搜索一样,不考虑相同的向量?
浏览 3
提问于2012-12-19
得票数 0
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4
回答
Python中是否存在对丢失数据的健壮的ML?
machine-learning
、
python
、
scikit-learn
、
missing-data
本文提出了一些
算法
,如朴素贝叶斯和KNN等,可以使
算法
对丢失的数据具有鲁棒性。但是它说sklearn
实现
对于丢失的数据并不可靠。遗憾的是,对于朴素的Bayes、决策树和k
近邻
的scikit学习
实现
对于丢失的值并不可靠。 是否有这些
算法
对丢失的数据具有鲁棒性的M
浏览 0
提问于2021-04-04
得票数 2
1
回答
最
近邻
3D w/ Delete & Add操作
python
、
algorithm
、
data-structures
、
nearest-neighbor
是否存在支持删除和添加操作以及精确的最
近邻
查询的最
近邻
数据结构?在理想情况下寻找Python
实现
。 选择一个点并删除这对点,并添加一个合并点。
浏览 2
提问于2017-04-30
得票数 0
1
回答
处理过程中如何做最
近邻
域
算法
algorithm
、
multidimensional-array
、
processing
我需要在处理过程中编写最
近邻
域
算法
,但我在将
算法
实现
为伪代码时遇到了问题。我有一个包含数组和表中所有数字的模板,现在我只需要使用
算法
。我使用的是二维数组。有人能帮帮忙吗?
浏览 0
提问于2016-04-04
得票数 0
3
回答
利用最
近邻
法进行图像模式识别
ocr
、
image-recognition
、
knn
因此,我希望能够识别图像中的模式(例如数字4),我一直在阅读不同的
算法
,我真的很想使用最
近邻
算法
,它看起来很简单,我确实基于本教程理解了它:问题是,尽管我知道如何使用它来填充缺失的数据集,但我不明白我如何将其用作模式识别工具来瞄准图像形状识别有人能解释一下这个
算法
是如何用于模式识别的吗?我看过使用OpenCV的教程,但是我真的不想使用这个库,因为我有能力自己做预处理,而且我只是为了一个简单的最
近邻
算法
而
实现
这个库,这似乎很愚蠢。
浏览 0
提问于2010-05-02
得票数 11
回答已采纳
1
回答
查询最近的范围
algorithm
、
nearest-neighbor
、
kdtree
那么有没有一种
算法
可以快速找到最近的范围呢? 谢谢。
浏览 1
提问于2011-11-05
得票数 2
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