From： http://blog.csdn.net/coy_wang/article/details/5027872 常用的插值方法有：最近邻插值、双线性插值、三次卷积法。 在做数字图像处理时，经常会碰到小数象素坐标的取值问题，这时就需要依据邻近象素的值来对该坐标进行插值。比如：做地图投影转换，对 ...
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2017-02-16 12:57:03
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第3章 K近邻法 k近邻算法简单、直观：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。当K=1时，又称为最近邻算法，这时候就是将训练数据集中与x最邻近点作为x的类。 3.1 k近邻模型 模型由三个基本要素——距离 ...
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2017-01-19 03:47:29
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src：输入图像.(IplImage) dst：输出图像.(IplImage) interpolation：差值方法: CV_INTER_NN - 最近邻差值 CV_INTER_LINEAR - 双线性差值 (缺省使用) CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样。当图像缩小时候，该方法可以 ...
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2016-12-23 19:30:17
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KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近； K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如 ...
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2016-12-20 20:44:04
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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 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 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 ...
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2016-12-10 19:46:51
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$k$-近邻算法（kNN）的工作原理：存在一个训练样本集，样本集中的每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对于关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每一个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集 ...
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2016-11-28 07:40:29
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机器学习十大算法之KNN算法 前段时间一直在搞tkinter,机器学习荒废了一阵子。如今想重新写一个，发现遇到不少问题，不过最终还是解决了。希望与大家共同进步。 闲话少说，进入正题。 KNN算法也称最近邻居算法，是一种分类算法。 算法的基本思想：假设已存在一个数据集，数据集有多个数值属性和一个标签属 ...
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2016-11-28 07:38:38
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最近邻法和k-近邻法 下面图片中只有三种豆，有三个豆是未知的种类，如何判定他们的种类？ 提供一种思路，即：未知的豆离哪种豆最近就认为未知豆和该豆是同一种类。由此，我们引出最近邻算法的定义：为了判定未知样本的类别，以全部训练样本作为代表点，计算未知样本与所有训练样本的距离，并以最近邻者的类别作为决策未 ...
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2016-11-26 02:08:52
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/22557068 http://blog.csdn.net/zhjchengfeng5/article/details/7855241 KD树在算法竞赛中主要用来做各种各样的平面区域查询，包含则累加直接返回，相交则继续递归，相离的没有任何贡献 ...
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2016-11-22 23:33:42
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