参考书目《机器学习实战》 花了两个晚上把k-近邻算法学习了一下，书讲的很不错，但是python代码读起来有点麻烦，主要是很多用法习惯和我的基本不一样。基本上都是按照原理揣摩着作者的源码重写的，现在将部分代码重写如下。k-近邻算法原理其实很简单，说白了就是“物以类聚，人以群分”。想看你是个什么人，就看和你关系很好的人是什么人。举个例子，假如和你关系最好的五个人有四个都是大学霸，那你是学霸的可能性就
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2023-11-27 10:24:21
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书籍：机器学习实战 作者：Peter HarringtonK近邻算法的优缺点优点：精度高、对异常值不敏感，无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。K近邻算法一般流程收集数据：可以使用任何方法。准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的格式。分析数据：可以使用任何方法。训练数据：此步骤不适用于K近邻算法。测试数据：计算错误率。使用算法：首先需要输入样本数据
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2023-12-25 21:00:25
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今天在看SIFT源码时，里面涉及到对图片的缩放问题，如在建立高斯金字塔之前将原图像放大一倍（立方插值），在建立高斯金字塔过程中，每层的最底层Base图片是将上一层第[3]阶图像进行降采样（最近邻插值）获得。void cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation=CV_INTER_LINEAR );src 输入图像. dst 输出
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2024-06-28 18:12:25
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# Java 最近邻插补（KNN Imputation）科普文章
在数据分析和机器学习领域，处理缺失数据是一个重要而常见的问题。缺失数据不仅会导致模型的性能下降，还可能误导分析的结论。最近邻插补（K-Nearest Neighbors Imputation，简称KNN插补）是一种常用的缺失数据处理技术。本文将介绍KNN插补的原理、在Java中的实现示例以及相关的甘特图和序列图，帮助读者更好地理解
原创
2024-10-21 07:38:44
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1.算法概述（略）2.从文件中解析数据伪代码如下： 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作 （1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离； （2）按照距离递增次序排序； （3）选取与当前点距离最小的k个点； （4）确定前K个点所在类别出现的频率； （5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。def knn(inx,dataset,labels,k):#inx输入向量，d
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2024-05-29 09:42:54
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KNN （KNN.py）K 近邻法( k-nearest neighbor, K-NN) 是一种基本的分类与回归方法，本文只探讨分类问题。K 近邻法的定义为： 与之最近邻的 K 个实例，多数属于某一个类，则就判为这个类。 当 k =1 时，就是最近邻算法。 三个基本要素： K值选择 + 距离度量 + 分类决策 当训练集，距离度量，k 值及分类决策规则确定后，其结果唯一。K 值选择k 值对 K 近邻
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2023-10-11 12:17:06
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这里是引用最近邻插值这是最简单的一种插值算法，当图片放大时，缺少的像素通过直接使用与之最近原有颜色生成，也就是说照搬旁边的像素这样做结果产生了明显可见的锯齿。在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻灰度赋给待求象素。 如果 i+u, j+v(i落在 A区，即 u<0.5,v<0.5，则将左上角象素的灰度值赋给待求象素，同理落在B区则赋予右上角的象素灰度值，落在C区则赋予左下角象素
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2024-05-14 15:04:15
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一 模型概述1 定义 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，就把该输入实例分为这个类。2 距离度量k 近邻法常用的距离度量是欧氏距离，公式如下:3 k 值的选择 如果选择比较小的k值，预测结果会对近邻的实例点比较敏感，如果近邻的实例点是噪声点，会导致预测出错，也就是容易发生过拟合。 如果选择比较大的k值，距离待预测实例点
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2023-10-17 14:43:07
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作者 | Satyam Kumar编译 | VK现实世界中的数据往往有很多缺失值。丢失值的原因可能是数据损坏或未能记录数据。在数据集的预处理过程中，丢失数据的处理非常重要，因为许多机器学习算法不支持缺失值。本文介绍了7种处理数据集中缺失值的方法：删除缺少值的行为连续变量插补缺失值为分类变量插补缺失的值其他插补方法使用支持缺失值的算法缺失值预测使用深度学习库-Datawig进行插补❝使用的数据是来自
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2024-08-30 20:26:46
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2009-2-21 21:53:26 的主题帖，以及豆丁网rickoon上传的教材第8章《插值，拟合与查表》；实际上，它很多内容都可以从Matlab-help有关插值函数部分找到对应的部分。博文在整合这两个部分时，对其中的某些细节做了注解（【标以红色的文字】），并对行文方式做了重新编排，去掉了一些不必要的运行结果（这些结果只要将代码复制到Matlab窗口即可得到）。 &nb
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2023-10-16 17:47:18
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这是一种简单的插值算法：不需要计算，在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素设i+u, j+v(i, j为正整数， u, v为大于零小于1的小数，下同)为待求象素坐标，则待求象素灰度的值 f(i+u, j+v)如下图所示：如果(i+u, j+v)落在A区，即u<0.5, v<0.5，则将左上角象素的灰度值赋给待求象素，同理，落在B区则赋予右上角的象素灰度值，落
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2023-11-19 11:37:53
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对于缺失值的处理,从总体上来说分为删除缺失值和缺失值插补。主观数据一般不推荐插补的方法。插补主要是针对客观数据,它的可靠性有保证。删除缺失值即为简单删除法。简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法,它将存在缺失值的个案删除,如果数据缺失问题可以通过简单的删除小部分样本来达到目标,那么这个方法是最有效的。可能值插补缺失值以最可能的值来插补缺失值比全部删除不完全样本所产生的信息丢失要少。在数据挖掘中,
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2024-05-29 07:28:54
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好多同学跑来问，用spss的时候使用多重插补的数据集，怎么选怎么用？是不是简单的选一个做分析？今天写写这个问题。什么时候用多重插补首先回顾下三种缺失机制或者叫缺失类型：上面的内容之前写过，这儿就不给大家翻译了，完全随机缺失，缺失量较小的情况下你直接扔掉或者任你怎么插补都可以，影响不大的。随机缺失可以用多重插补很好地处理；非随机缺失，任何方法都没得救的，主分析做完之后自觉做敏感性分析才是正道；这个我
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2023-12-18 21:29:50
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质控：插补：缺失值常用的几种处理方法：删除法，替换法和插补法。如果缺失值的比例很小，且不影响整体的数据结构，即缺失值类型是完全随机缺失时，可以考虑将缺失值删除。 2.直接删除含有缺失值的行记录的代价和风险较大，故我们可以考虑将缺失值部分替换掉，如用均值去替换，即均值替换法，该方法根据变量的不同类型选择不同的替换，对数值型变量采用均值替换，对非数值型变量采用众数替换。常用的方法是插补法，随机插补的思
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2023-10-10 18:31:52
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刚才浏览器插件给我推荐的诗句正好听：杏花开了燕飞忙，正是好春光，正好这两天西安天气不错，有点感同身受，就是空气不怎么好，需要下点雨提升一下空气质量了。K邻近算法(KNN)，是一种常用的分类或者是回归算法，给定一个训练样本集合D以及一个需要进行预测的样本x，KNN的思想很简单：对于分类问题，从所有训练样本集合中找到和x最接近的k个样本，然后通过投票法来选择这k个氧泵中出现次数最多的类别作为x的预测结
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2023-09-07 22:09:08
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# Python 最近邻插值的科普解析
最近邻插值是一种基本但非常有效的插值方法。在科学计算、图像处理和数据分析等领域，最近邻插值常用于填补缺失数据或将数据转换到不同的空间分辨率中。本文将通过代码示例介绍如何在Python中实现最近邻插值，并通过流程图和旅行图帮助读者更好地理解整个过程。
## 最近邻插值的基本原理
最近邻插值的基本思路是，对于一个输入点，通过找到离这个点最近的已有数据点，来
# Python回归插补
在数据分析和建模过程中，经常会遇到数据缺失的情况。数据缺失可能会对分析结果产生影响，因此需要对缺失数据进行处理。回归插补是一种常用的方法，通过利用已有数据的信息来预测缺失数据的值。本文将介绍如何使用Python进行回归插补，并附带代码示例进行说明。
## 回归插补原理
回归插补的原理是利用已知的自变量和因变量之间的关系来预测缺失数据的值。具体步骤如下：
1. 选择
原创
2024-06-23 04:46:13
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# Python中的多重插补技术
在数据科学和机器学习中，数据往往会因为各种原因出现缺失。这使得我们需要通过插补方法来填补这些缺失值。多重插补是一种相对复杂但有效的插补技术，可以帮助我们减少由于单一插补引起的偏差。本篇文章将逐步引导您如何在Python中实现多重插补。
## 流程概述
在进行多重插补时，我们将遵循以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
最近邻插值法nearest_neighbor是最简单的灰度值插值。也称作零阶插值，就是令变换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值。造成的空间偏移误差为像素单位，计算简单，但不够精确。但当图像中的像素灰度级有细微变化时，该方法会在图像中产生人工的痕迹。 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法。根据若干离散的数据，得到一个连续的函数（也就是曲线）或者更加密
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2023-11-11 20:15:49
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文章目录1.最近邻插值2.双线性插值3.双三次插值代码实践：cv2.resize简介： 在图像处理中，平移变换、旋转变换以及放缩变换是一些基础且常用的操作。这些几何变换并不改变图象的象素值，只是在图象平面上进行象素的重新排列。 在一幅输入图象中，灰度值仅在整数位置上有定义。然而，输出图象[x，y]的灰度值一般由处在非整数坐标上的值来决定。 这就需要插值算法来进行处理，常见的插值算法有最近邻插值
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2023-12-15 16:50:01
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