文章目录前言一、车辆数据集1.车辆数据集示例二、KNN算法1.KNN算法介绍2.KNN算法步骤3.KNN算法优点4.KNN算法缺点5.K值选取6.距离度量6.1 欧式距离6.曼哈顿距离三、代码实现1.数据集1.1数据集随机划分1.2数据集读取2.KNN分类器3.训练3.1使用曼哈顿距离进行训练3.2使用欧式距离进行训练总结 前言本文中的车辆数据集图像于集美大学拍摄。本文中记录了使用KNN算法对车
1、KNN的决策边界以及K的影响 决策边界分成两大类，分别是线性决策边界和非线性决策边界。拥有线性决策边界的模型我们称为线性模型，反之非线性模型. 随着K值的增加，决策边界确实会变得更加平滑。决策边界的平滑也意味着模型的稳定性。但稳定不代表这个模型就会越准确。虽然决策边界平滑会使得模型变得更加稳定，但稳定不代表模型的准确率更高。
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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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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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
# 如何在Python中绘制特征权重
在数据科学和机器学习的实践中，理解模型中的特征权重是至关重要的。这不仅有助于理解模型的表现，而且也为后续的特征选择和优化提供了支持。本文将介绍如何使用Python绘制特征权重，具体步骤包括数据准备、模型训练、提取特征权重以及可视化。我们会结合代码示例，最终展示饼状图和关系图，供读者参考。
## 一、项目准备
### 1. 安装依赖库
首先，我们需要确保
机器学习算法的空间、时间复杂度依赖于输入数据的规模，维度规约(Dimensionality reduction)则是一种被用于降低输入数据维数的方法。维度规约可以分为两类：特征选择(feature selection)，从原始的d维空间中，选择为我们提供信息最多的k个维(这k个维属于原始空间的子集)特征提取(feature extraction)，将原始的d维空间映射到k维空间中(新的k维空间不输
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2023-09-30 14:50:47
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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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前言：简单介绍KNN算法，sklearn实现机器学习专栏：机器学习专栏 文章目录一、KNN算法原理二、算法参数1、距离2、K值二、sklearn实现KNN 一、KNN算法原理K近邻算法是一种“懒惰学习”（lazy learning），就是你给我一个测试样本，我才需要去处理。与其相反的是“急切学习”（eager learning），即是在训练阶段就对数据进行处理。对于分类问题，KNN算法步骤：计算t
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2024-04-19 21:34:43
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特征匹配要是遇到误匹配时，如何筛选处理？答案就是用ransac算法进行过滤。 RANSAC算法背后的核心思想是:支撑集越大,所计算矩阵正确的如果一个(或多个)随机选取的匹配项是错误的,那么计算得到的基础矩的支撑集肯定会很小。反复执行这个过程,最后留下支撑集最大的矩阵作因此我们的任务就是随机选取8个匹配项,重复多次,最后得到8个大的支撑集。如果整个数据集中错误匹配项的比例不同,那么选取到8各不相同
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，
1、特征点1.1 什么是角点角点是图像中某些属性较为突出的像素点，例如像素值最大或者最小的点、线段的顶点、孤立的边缘点等。常见的角点：灰度梯度的最大值对应的像素点两条直线或者曲线的交点一阶梯度的导数最大值和梯度方向变化率最大的像素点一阶导数值最大，但是二阶导数值为0的像素点1.2 什么是特征点：特征点与角点在宏观定义上相同，都是能够表现图像中局部特征的像素点，但是特征点区别于角点的是其具有能够唯一
KNN算法原理及实现 1、KNN算法概述 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 2、KNN算法介绍 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的
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2024-06-19 16:51:50
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KNN学习KNN的基础知识原始数据的距离图像打印类型3的第70个数据 与类型3，4，6，7四种不同类型的第1个进行对比欧氏距离欧几里得度量 Euclidean Metric，Euclidean Distance：指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。比如：在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离KNN的计算方法KNN数据的预处理KNN数
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2024-03-24 16:00:06
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K近邻（KNN）算法1、K-近邻算法k近邻算法是一种基本分类和回归方法。当对数据的分布只有很少或者没有任何先验知识时，K 近邻算法是一个不错的选择。K近邻算法有三要素：k 值的选择、距离度量和分类决策规则K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。（这就类似于现实生活中少数服从多数的思想）
who is vChart?vChart 是基于echart封装的一个图表组件。使用起来比echart要简洁方便，但是想要实现一些复杂的功能相对就没有echart方便了。踩坑堆叠柱状图求总和（这个问题也可以叫堆叠图顶部显示一个即不是维度又不是指标的值）1.首先看一下堆叠图顶部显示的样子<template>
<ve-histogram :data="chartData" :se
# 深度学习特征图的可视化与分析
在深度学习中，特征图是通过卷积神经网络提取的数据的中间表示，帮助我们理解模型如何做出预测。然而，对于许多初学者和实践者来说，如何有效地可视化这些特征图仍然是一个挑战。本文将以一个实际问题为例，介绍如何通过 Microsoft Visio 绘制深度学习特征图，并展示如何将代码与可视化过程结合起来。
## 实际问题：特征图可视化
假设我们正在构建一个卷积神经网络
1）KNN算法基础知识：KNN全称K Nearest Neighbor, k是指最近邻居的个数。 俗话说物以类聚，人以群分，我们通常判别一个人是好是坏的方式就是看他周围是一群好人还是坏人。 这个算法也是如此，假如A的周围有一堆好人，我们就认为他是个好人。即使他周围有两个坏人（干扰项），我们也不会把它当成坏人。 而人与人的关系也有远近之分，计算远近，我们就需要用距离来衡量，有时候远亲不如
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2023-10-04 16:32:40
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K近邻法（K-nearest neighbor，k-NN），这里只讨论基于knn的分类问题，1968年由Cover和Hart提出，属于判别模型 K近邻法不具有显式的学习过程，算法比较简单，每次分类都是根据训练集中k个最近邻，通过多数表决的方式进行预测。所以模型需要保留所有训练集数据，而象感知机这样的模型只需要保存训练后的参数即可，训练集不需要保留K近邻算法 K近邻法三要素 和其他统计学习
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2024-07-23 10:12:30
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