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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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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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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# 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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命令1 interp1功能 一维数据插值（表格查找）。该命令对数据点之间计算内插值。它找出一元函数f(x)在中间点的数值。其中函数f(x)由所给数据决定。 x：原始数据点 Y：原始数据点 xi：插值点 Yi：插值点 格式 (1)yi = interp1(x,Y,xi) 返回插值向量yi，每一元素对应于参量xi，同时由向量x 与Y 的内插值决定。参量x 指定数据Y 的点。 若Y 为一
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2023-12-17 10:40:45
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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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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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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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# Python回归插补法
## 什么是插补法？
在数据分析与处理的过程中，我们经常会遇到缺失数据的问题。为了解决这些问题，插补法成为了一个非常重要的工具，其中回归插补法是一种常用且有效的插补方法。回归插补法主要利用已有的完整数据，通过建立模型来预测缺失值，从而达到填补缺失数据的目的。
## 回归插补法的基本原理
回归插补法的核心思想是通过构建一个回归模型，利用已知变量来预测缺失的变量。比
数据分析之缺失值填充（重点讲解多重插值法Miceforest）数据分析的第一步——数据预处理，不可缺失的一步。为了得到更好的结果，选择合适的数据处理方法是非常重要的！数据预处理之缺失值填充 在大数据样本时，缺失少量的数据时，可以选择直接剔除，也可以按照某种方法进行填充。在小数据样本时，只能选择填充缺失值。 缺失值填充的常用方法：均值填充、众数填充、多重插值法（更适用于多模态数据，例如医学数据）、K
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2024-05-17 15:41:21
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# 多重插补法在Python中的应用
## 引言
在数据科学领域，缺失值是一种常见且棘手的问题。处理缺失值的常用方法之一是多重插补法（Multiple Imputation）。这种方法不仅可以增加数据集的完整性，还能有效提高模型的准确性。本文将通过理论与实践结合的方式，带你深入了解多重插补法的原理以及在Python中的具体实现。
## 什么是多重插补法？
多重插补法是一种用于处理缺失数据的
本节知识点：1.c++中的多重继承：
a.
c++在语法上支持多重继承，但是不推荐使用多重继承，因弊大于利！！！
b.
多重继承的弊端：
第一：多重继承带来的代码复杂性远多于其带来的便利，
多重继承对代码维护性上的影响是灾难性的，
即如果一个类是多重继承的，考
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2024-09-11 14:54:57
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# Python最近邻插值法的实现指南
在数据分析和机器学习中，经常会遇到缺失值的情况。最近邻插值法是一种常用的补全缺失值的方法。本文旨在指导初学者如何在Python中实现最近邻插值法，涵盖步骤、代码示例、相关类图和详细注释。
## 整个流程概述
我们将把实现最近邻插值法的过程分成几个主要步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------
# Python 最近邻法插值指南
最近邻法插值是一种简单而有效的插值方法，通常用于填补缺失数据或生成更多的数据点。本文将带你逐步实现这一方法，同时提供所需的代码示例和流程图。
## 流程概述
以下是实现最近邻法插值的流程步骤，表格清晰地展示了每一步的操作。
| 步骤 | 操作描述 |
|------|------------------------|
| 1
原创
2024-09-29 06:30:27
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4.1 数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据，筛选掉与挖掘无关的数据，处理缺失值、异常值缺失值处理（删除记录、数据插补、不处理） 常见的插补方法：均值/中位数/众数 插补；使用固定值；最近邻插补；回归方法；插值法 &n
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2024-04-15 17:27:01
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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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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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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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