一 理论基础\(k\)近邻法是一种基本地分类与回归算法，属于判别模型。没有学习策略，不具备显式学习过程。本文主要讨论分类问题。原理：给定一个训练数据集，对于新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的\(k\)个点，这\(k\)个点的多数属于某个类，就把输入实例归为这个类。三个基本要素：\(k\)值得选择，距离度量以及分类决策规则 1.超参数k：选择较小的k值，对噪声比较敏感。意味着整体模型变
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2024-06-10 10:30:19
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一、插补技术 机床数控系统的核心技术之一是插补技术，在已知运动轨迹的起点与终点坐标、轨迹的曲线方程，由数控系统实时地计算出各个中间点坐标的过程，称为插补。在所需的路径或轮廓上的两个已知点间，根据某一数学函数确定其中多个中间点位置坐标值的运动过程称为插补。数控系统根据这些坐标值控制刀具或工件的运动，实现数控加工。插补的实质是根据有限的信息完成“数据密化”的工作。&
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2024-05-21 06:41:32
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之前看过运动控制芯片的手册，包括了NOVA的MCX314和PCL6045等，知道插补的概念。但是插补到底是啥玩意，其实一直是有点疑惑的，然后就傻乎乎的去问一些专家，他们的说法是:插补可以同时多轴输出，速度很快。然后就不知道问啥了。基于我之前做步进电机的经验，以及测试步进电机驱动器的经验，我一般情况下都是通过单片机发一个固定脉冲来测试驱动器的性能。如果需要测试电机各种速度下的力矩特性，最多采用了S加
第一章 基本概念数控机床CNC是一种按事先编制好的加工零件程序进行加工的高效．自动化加工设备。是(Computer numerical control machine tools)的简称。数控机床较好地解决了复杂、精密、小批量、多品种的零件加工问题，是一种柔性的、高效能的自动化机床。西门子系统 发那科系统 广数系统 以上是几个典型的操作系统。为了便于初学者能较快地
缺失值：收集到的数据集中往往某个或某些属性的值是空白的，错误的，不符合要求的分类：单变量缺失，多变量缺失SPSS缺失值分析：分析 多重插补 分析模式办法：1.直接删除条件：1. 整个数据集中的缺失值所占比例很小 2. 删除后队余实际数据影响不大缺点：数据缺失后的值不能包括原有数据的所有信息，被删除的信息中也可能存在重要
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2024-05-04 21:07:50
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1. 插补查找算法插补查找算法又称为插值查找，它是折半查找算法的改进版。插补算法是按照数据的分布，利用公式预测键值所在的位置，快速缩小键值所在序列的范围，慢慢逼近，直到查找到数据为止。由此可以看出，插补查找算法比折半查找算法的取值范围更小，因此它的速度要比折半法查找快，这就是插补查找算法的优点。键值的索引计算公式：middle = left + (target-data[left])/(data[
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2024-05-08 15:16:39
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角度逼近圆弧插补法MATLAB与C语言实现插补与仿真插补算法插补（Interpolation），即机床数控系统依照一定方法确定刀具运动轨迹的过程。也可以说，已知曲线上的某些数据，按照某种算法计算已知点之间的中间点的方法，也称为“数据点的密化”；数控装置根据输入的零件程序的信息，将程序段所描述的曲线的起点、终点之间的空间进行数据密化，从而形成要求的轮廓轨迹，这种“数据密化”机能就称为“插补”。圆弧插
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2024-10-08 11:14:48
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任务7 深挖K近邻一， 缺失值的处理处理缺失值的方法：需要理解数据，察觉到哪些数据是必要的哪些不必要1， 删除法：（1） 删整个列（2） 删整行（丢弃此记录）2， 填补法（1） 用平均值来填补缺失值（2） &n
多指标面板数据因子分析1 多指标面板数据的统计特征2 多指标面板数据因子分析的过程（董锋等2009）2.1 原始数据标准化2.2 对标准化后的数据建立传统的因子分析模型2.3 计算因子得分2.4 面板数据公共因子总得分2.5 面板数据综合总得分3 多指标面板数据因子分析的分层模型（肖启华等2015）3.1 模型描述3.2 模型过程3.2.1 截面传统因子分析建模3.2.2 面板（时间维度）因子分
Keil C51中变量和函数的绝对地址定位问题: 1. 变量绝对地址定位 1) 在定义变量时使用 _at_ 关键字加上地址就可. &nbs
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2024-05-22 20:41:02
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在数据挖掘工作中，处理样本中的缺失值是必不可少的一步。其中对于缺失值插补方法的选择至关重要，因为它会对最后模型拟合的效果产生重要影响。在2019年底，scikit-learn发布了0.22版本，此次版本除了修复之前的一些bug外，还更新了很多新功能，对于数据挖掘人员来说更加好用了。其中我发现了一个新增的非常好用的缺失值插补方法：KNNImputer。这个基于KNN算法的新方法使得我们现在可以更便捷
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2023-11-27 02:41:53
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分类时，由于训练集合中各样本数量不均衡，导致模型训偏在测试集合上的泛化性不好。解决样本不均衡的方法主要包括两类：（1）数据层面，修改各类别的分布；（2）分类器层面，修改训练算法或目标函数进行改进。还有方法是将上述两类进行融合。数据层面1. 过采样（1） 基础版本的过采样：随机过采样训练样本中数量比较少的数据；缺点，容易过拟合；（2） 改进版本的过采样：SMOTE，通过插值的方式加入近邻的数据点；（
k最临近（KNN）算法是最简单的分类算法之一，属于有监督的机器学习算法。算法流程 KNN的核心思想是：找出特征空间中距离待分类点最近的k个点，如果这k个点大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 k值一般取20以下的整数。下图为从网上截取的图片，可以直观看到与点x最临近的5个点里，有4个为红色圆点，因此将点x的类别判断为红色圆点一类。R语言实现 在R中实现knn聚类，可以使用class包中点
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2024-05-29 23:07:08
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一个同事曾遭遇这样的面试题：在机器学习建模时，如果某个特征的取值范围比其他特征大很多，该如何处理？同事脱口而出：做归一化或标准化处理，把特征取值范围缩小。面试官给出的答案是：不用处理，只不过机器学习时这个特征对应的系数会很小而已。于是此君面试没过... orz我此前在机器学习上的经验实在不多，这里简单搬运一下网上关于归一化和标准化的描述，日后有了新的认知再来更新。 归一化是把数据强行压缩
巧解直线运动六法在解决直线运动的某些问题时，如果用常规解法——一般公式法，解答繁琐且易出错，如果从另外角度入手，能够使问题得到快速、简捷解答.下面便介绍几种处理直线运动的巧法.一、平均速度法在匀变速直线运动中，物体在时间t内的平均速度等于物体在这段时间内的初速度v0与末速度v的平均值，也等于物体在t时间内中间时刻的瞬时速度，见附录。v.如果将这两个推论加以利用，可以使某些问题的求解更为简捷．二、逐
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2024-04-13 19:36:50
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一、插值与拟合常用于数据的补全以及趋势分析1、插值总的思想，就是利用函数f (x)若干已知点的函数值，求出适当的特定函数g(x)。这样f(x)其他未知点上的值，就可以用g(x)在这一点的值来近似。这种通过已知求未知的方法称为-----插值。插值方法有很多，个人感觉样条插值spline最常用吧。。。其他感觉要么复杂要么不靠谱。对了，二维散乱插值有个方法叫v4，效果不错，拿来用就是了。。。基本内容：一
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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人大计量干货来了~
缺失值的类型
完全随机缺失（MCAR）随机缺失（MAR）非随机缺失（MNAR）
缺失值的处理方法
删掉优点：简单、MCAR情况下估计得到的仍是无偏估计；缺点：样本的浪费、时间序列不适用、子样本降低。2. 成对删掉优点：简单，充分利用现有信息，MCAR情况下估计得到的仍是无偏估计；缺点：非MCAR情形下有偏，引发计算问题：相关系数矩阵非正定，且相关系数的值可能
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2024-03-01 20:22:13
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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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插值 本章描述的是进行插值的函数。本库提供了各种插值方法，包括Cubic、Akima和Steffen样条。插补类型是可互换的，不需要重新编译就可以使用不同的方法。插值可以定义为正规边界条件和周期边界条件。附加函数可用于计算插值函数的导数和积分。例程提供了插值一维和二维数据集。这些插值方法产生通过每个数据点的曲线。用平滑曲线插值噪声数据参见基样条。本节中描述的函数
