目录 先验概率与后验概率 什么是朴素贝叶斯 模型的三个基本要素 构造kd树 kd树的最近邻搜索 kd树的k近邻搜索 Python代码(sklearn库) 先验概率与后验概率 什么K近邻算法(k-Nearest Neighbor,kNN) 引例 有一个训练集包含100个实例，属性是皮肤颜色（黑、白、黄 ...
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2017-11-27 23:29:44
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前言机器学习相关算法数量庞大，很难一一穷尽，网上有好事之人也评选了相关所谓十大算法（可能排名不分先后），它们分别是：1.决策树2.随机森林算法3.逻辑回归4.支持向量机5.朴素贝叶斯6.K最近邻算法7.C均值算法8.Adaboost算法9.神经网络10.马尔可夫当然不同的评价标准会产生完..
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2017-11-12 11:02:56
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案例二.：使用K-近邻算法改进约会网站的配对效果 案例分析: 海伦收集的数据集有三类特征，分别是每年获得的飞行常客里程数、玩视频游戏所耗时间百分比、 每周消费的冰淇淋公升数。我们需要将新数据的每个新数据的每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 ...
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2017-11-07 23:49:10
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在图像检索中，如果使用词袋模型，来进行图像特征的表示，可以将信息检索中的倒排索引的结构引进过来。 文档：相当于是一张图像中的所有特征向量的集合。 单词：相当于是图像表示中的一个特征向量。 当然，具体进行操作的时候，已经进行了最近邻的处理了。 接下来就可以使用相关的概念进行等价的处理了。 其中，倒排索 ...
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2017-10-31 14:16:19
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1、最近邻分类器（NN） 假如现在用CIFAR-10数据集做训练集，判断一张未知的图片属于CIFAR-10中的哪一类，应该怎么做? 现在有每个像素点的值，那我们就根据输入图片的这些值，计算和训练集中的图片距离，找最近的图片的类别。 图像距离评定准则，其中最简单的是曼哈顿距离：计算所有像素点之间的差值 ...
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2017-10-28 18:59:11
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一、概述 最近邻规则分类（K-Nearest Neighbor）KNN算法 由Cover 和Hart在1968年提出了最初的邻近算法， 这是一个分类（classification）算法 输入基于实例的学习（instance-based learning）， 懒惰学习（lazy learning） 二 ...
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2017-10-26 15:36:30
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问题描述： 源码： 经典问题——最近邻问题，标准解法 ...
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2017-10-07 17:41:48
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最近邻:选择离它所映射到的位置最近的输入像素的灰度值为插值结果。 最临近插值 图像的缩放很好理解,就是图像的放大和缩小。传统的绘画工具中,有一种叫做“放大尺”的绘画工具，画家常用它来放大图画。当然，在计算机上，我们不再需要用 放大尺去放大或缩小图像了，把这个工作交给程序来完成就可以了。下面就来讲讲计 ...
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2017-08-11 14:36:51
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289
