实现了kd树的生成和最近邻点的查找算法，对代码做了一定程度的说明，以及进行了少量测试，测试结果表明算法具有分类效果。 ...
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2018-09-12 18:08:35
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判别模型 误分点到超平面的距离 对偶解法（Gram矩阵） 多类分类， 回归 特征空间， 样本点 判别模型 三要素： 1、距离度量：曼哈顿和欧氏距离 2、k值选取：（估计误差和近似误差），交叉验证求最优 3、分类决策：多数表决 kd树（构造和搜索，适用于训练实例远大于空间维数） 特征与类别的联合概率 ...
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2018-08-29 19:57:48
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算法复杂度：分为时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度指的是语句执行次数，空间复杂度指的是算法所占的存储空间。 时间复杂度：指执行算法所需要的计算工作量； 空间复杂度：指执行这个算法所需要的内存空间。 kd树(K-dimension tree)：是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树 ...
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2018-07-26 18:31:39
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题意：给你n个圆，每次选择半径最大的，将它和与它相交的圆全部删去，输出每个圆是在哪次被删的。 KD树模板题。用一个矩形框住这个圆，就可以直接剪枝了。为了防止被卡可以将点旋转一个角度，为了保险还可以多转几个角度。 ...
题意:给定数列$a[1...n]$,$Q$次查询$[L,R]$中只出现一次的最大值 这道题的做法比较劲.. 对每个元素构造三维空间的点$(i,pre[i],next[i])$,查询$[L,R]$可以转换为查询$(L≤x≤R,yR)$的区间的最大值 就是说前一个和后一个都不在这个范围内的值 除此以外要 ...
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2018-05-13 16:51:52
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1.BZOJ4521,BZOJ1396 2.洛谷DP，概率，数学 3.KD树，分治FFT 4.课件 ...
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2018-03-20 00:47:21
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1 k近邻算法2 模型2.1 距离测量2.2 k值选择2.3 分类决策规则3 kNN的实现——kd树3.1 构造kd树3.2 kd树搜索 1 k近邻算法 k nearest neighbor，k-NN，是一种基本分类与回归的方法，输入为实例的特征向量——对应空间的点，输出为实例的类别，可取多类。kN ...
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2018-03-02 18:40:18
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用python实现了构建kd树，并输出目标点的k个近邻点，而不是最近邻点 ...
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2018-02-11 22:39:47
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看了这本书的第一个算法—k-近邻算法，这个算法总体构造思想是比较简单的，在ACM当中的话就对应了kd树这种结构。首先需要给定训练集，然后给出测试数据，求出训练集中与测试数据最相近的k个数据，根据这k个数据的属性来确定我们测试数据的属性。 书上的例子是给了四个点以及这四个点的标签，分别是A，A，B，B ...
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2018-02-10 15:02:33
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kd树就是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构，可以运用在k近邻法中，实现快速k近邻搜索。构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分，依次选择坐标轴对空间进行切分，选择训练实例点在选定坐标轴上的中位数为切分点。具体kd树的原理可以参考kd树的原理。 代码 ...
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2018-02-09 22:22:11
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