距离变换是计算并标识空间点（对目标点）距离的过程，它最终把二值图像变换为灰度图像[1]（其中每个栅格的灰度值等于它到最近目标点的距离）。目前距离变换被广泛应用于计算机图形学、GIS空间分析和模式识别等领域。
按距离类型划分，距离变换可分为：非欧氏距离变换和欧氏距离变换（EDT）。其中EDT精度高，与实际距离相符，应用更广泛。目前随着应用的需要，已经有多种EDT算法[2-6]。按变换方式分，
JS 一、kNN算法概述 kNN是k-Nearest Neighbour的缩写，这是一种非常简单且易于理解的分类算法。回想我们从小到大在认知事物的过程当中，我们是如何判断一种事物是属于哪种类别的?通常的一种思路就是，分析当前这个事物与我们之前所知道的类别特征进行比对，找出最接近的一类，然后就可以把这个东西归属于这一个类别。kNN算法大致就是这么一个思路，直接通过测量不同特征值之间的距离来达到分
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2024-05-30 08:48:11
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KNN算法和Kernel KNN算法的区别KNN算法KNN（K-Nearest Neighbor,简称KNN）算法，是一种常用的监督学习方法，其工作机制为：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本。然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测，通常可选择这k个样本中出现最多的类别标记作为测试结果；在回归任务中，可使用“平均法”，即将这k个样本的输出类别标记的平均值作为预测结果；
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2024-05-30 01:50:51
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指数加权平均 (exponentially weighted averges)先说一下指数加权平均， 公式如下：\[v_{t}=\beta v_{t-1}+(1-\beta) \theta_{t}
\]\(\theta_t\)\(v_t\) 是用来替代\(\theta_t\)的估计值，也就是加权平均值\(\beta\)设 \(\beta = 0.9\)\[v_{100} = 0.1 * \thet
这样，前向分步算法将同时求解从m=1到M的所有参数βm��，γm��的优化问题简化为逐次求解各个βm��，γm��的问题。GBDT(Gradient Boost Decision Tree梯度提升决策树)基于残差学习的提升树算法（加法模型+向前分步算法）GBDT是以决策树（CART）为基学习器的GB算法，是迭代树，不是分类树。GBDT的核心就在于：每个基树拟合的是前一棵树的残差，真实值是预测值和残
文章目录6.6 特征降维学习目标1 降维1.1 定义1.2 降维的两种方式2 特征选择2.1 定义2.2 方法2.3 低方差特征过滤2.3.1 API2.3.2 数据计算2.4 **相关系数**2.4.1 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)2.4.2 斯皮尔曼相关系数(Rank IC)3 主成分分析3.1 什么是主成分分析(PCA)3.2 API3.
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2024-05-10 10:11:06
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这是今天读的第二篇论文，EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection。论文地址以引用方式出现，听起来好像挺酷，其实大家根本不会看的，对吧 = =这篇论文主要讨论了两个方面，加权双向特征金字塔网络（BiFPN）也是本文重点，另一方面提出改进型网络EfficientDet，可以同时统一缩放所有骨干网、特征网络和框/类预测网络的分辨率、深度和
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2024-07-31 12:17:52
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一、KNN算法概述
KNN作为一种有监督分类算法，是最简单的机器学习算法之一，顾名思义，其算法主体思想就是根据距离相近的邻居类别，来判定自己的所属类别。算法的前提是需要有一个已被标记类别的训练数据集，具体的计算步骤分为一下三步：
1、计算测试对象与训练集中所有对象的距离，可以是欧式距离、余弦距离等，比较常用的是较为简单的欧式距离；
2、找出上步计算的距离中最近的K个对象，
Nginx的负载均衡默认算法是加权轮询算法，本文简单介绍算法的逻辑，并给出算法的Java实现版本。 本文参考了Nginx的负载均衡 - 加权轮询 (Weighted Round Robin) 。 算法简介 有三个节点{a, b,
文章目录1. 基于群智能算法的特征选择2. 二进制粒子群算法3. 部分代码展示4. 仿真结果展示5. 资源获取 1. 基于群智能算法的特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘中的一个重要步骤，其目的是从给定的特征集合中选择出最具有代表性和相关性的特征，以提高模型的性能和泛化能力。群智能算法是受到自然界中群体行为和集体智慧启发的一类优化算法，其中包括粒子群优化算法（Particle Swarm Opt
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2024-02-17 16:20:01
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利用K近邻（回归）KNeighborsRegressor进行回归训练并预测关于K近邻回归k近邻有分类也有回归，其实两者原理一样:定量输出是回归，进行预测比如明天的降水概率定性输出是分类，需要定性的描述kNN回归的原理：通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的某个（些）属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本对应属性的值。关于sklearn内建boston数据集类型是sklearn.utils.
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2024-04-30 14:06:17
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一、四种平均算法平方平均数：Qn=√ [(a12+a22+...+an2)/n] ——>应用：标准差算术平均数：An=(a1+a2+...+an)/n ——>1阶平均 ，是加权算数平均的一种特殊形式，缺点：容易受极端值影响几何平均数：Gn=(a1·a2...an)1/n ——>调和平均数：Hn=n/(1/a1+1/a2+...+1/an) ——>-1阶平均 ——
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2024-05-21 14:20:42
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ORB_SLAM2特征匹配SearchByProjection使用于运动模型跟踪函数原型函数简介知识难点由两帧绝对位姿推出两帧相对位姿前进与后退对搜索范围的影响描述子的比较方向一致性检测运用于局部地图跟踪函数原型函数简介知识难点搜索半径的确定兴趣特征点搜索与其它重载函数的区别运用于重定位函数原型函数简介知识难点SearchByBoW运用于参考关键帧跟踪函数原型函数简介知识难点最近邻和第二近邻剔除
机器学习（四）~KNN算法1. KNN模型2.策略2.1 距离度量2.2 K值选择2.3 分类决策规则3.KNN算法3.1【构造KD树】3.2 【KD树的最近邻搜索】 1. KNN模型KNN模型关键要素：k值的选取，距离度量的方式和分类决策规则思路： 对测试样本搜索训练集中最相似的K个样本进行多数表决法预测优点： 简单，没有训练过程，没有显式的学习过程缺点： 当特征空间的维度大和训练数据容量大时
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2024-08-09 00:18:00
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1. 为什么要加窗 每次FFT变换只能对有限长度的时域数据进行变换，因此，需要对时域信号进行信号截断。即使是周期信号，如果截断的时间长度不是周期的整数倍（周期截断），那么，截取后的信号将会存在泄漏。为了将这个泄漏误差减少到最小程度，我们需要使用加权函数，也叫窗函数。加窗主要是为了使时域信号似乎更好地满足FFT处理的周期性要求，减少泄漏。 如下图所示，若周期截断，则FFT频谱为单一谱线。若为非周
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2024-03-26 12:33:06
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图像分类-KNN前言一、KNN算法原理1.1 基本理论1.2 距离度量1.2.1欧式距离1.2.2曼哈顿距离二、KNN算法实践2.1 KNN算法实现2.2 KNN进行图像分类-用于MNIST数据集2.3 KNN进行图像分类-用于CIFAR10数据集总结 前言KNN算法原理及实践github地址 一、KNN算法原理1.1 基本理论K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数
目录1、MySQL8新特性概述1.1、MySQL8.0新增特性1.1.1. 更简便的NoSQL支持1.1.2. 更好的索引1.1.3.更完善的JSON支持1.1.4.安全和账户管理1.1.5.InnoDB的变化1.1.6.数据字典1.1.7. 原子数据定义语句1.1.8.资源管理1.1.9.字符集支持1.1.10.优化器增强1.1.11.公用表表达式1.1.12.窗口函数1.1.13.正则表达式支
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2024-07-13 14:40:52
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加权kNN上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重，使得距离近的点可以得到更大的权重，在此描述如何加权。反函数该方法最简单的形式是返回距离的倒数，比如距离d，权重1/d。有时候，完全一样或非常接近的商品权重会很大甚至无穷大。基于这样的原因，在距离求倒数时，在距离上加一个常量： weight = 1 / (distance + const) 这种方法的潜在问题是，它为近邻分配很大的权重，稍远一点
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2023-05-31 10:39:16
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加权kNN 上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重，使得距离近的点可以得到更大的权重，在此描述如何加权。反函数 该方法最简单的形式是返回距离的倒数，比如距离d，权重1/d。有时候，完全一样或非常接近的商品权重会很大甚至无穷大。基于这样的原
原创
2022-04-08 10:09:12
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在做灰度的时候，需要用到加权轮训算法，于是选择了最简单的最大公约数法，在这里做下记录（下面内容为摘抄原文，并修正部分文字）大体方法：这种算法的原理是：在服务器数组S中，首先计算所有服务器权重的最大值max(S)，以及所有服务器权重的最大公约数gcd(S)。 index表示本次请求到来时，选择的服务器的索
