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机器学习入门 4-9 更多有关k近邻算法的思想
01 K近邻算法解决回归问题 kNN算法是解决分类问题的算法，而且他天然的可以解决多分类的问题，在前面介绍算法的时候提到，有些机器学习算法是只能解决二分类问题的，而有些算法是可以天然的解决多分类的问题的 kNN算法的思想也是非常的简单，而且效果很强大，这么简单的一个算法，通常在实际使用中是可以得到好的效果。 不仅如此我们还可以使用kNN算法解决回归问题： ? 这些优化可以使kNN算法效率变高，但是即便如此，kNN算法的效率依然很低。 前面介绍了kNN算法的第一个缺点：效率低下； kNN算法的第二个缺点：kNN算法得到的最终结果是高度的数据相关，当然对于我们的机器学习算法来说，就是使用喂给机器学习算法的数据来进行预测，所以理论上所有的机器学习算法都是高度的数据相关的 kNN算法的一个问题。
58600发布于 2019-11-13 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】直方图匹配
在某些特定的条件下需要将直方图映射成指定的分布形式，这种将直方图映射成指定分布形式的算法称为直方图匹配或者直方图规定化。 直方图匹配操作能够有目的的增强某个灰度区间，相比于直方图均衡化操作，该算法虽然多了一个输入，但是其变换后的结果也更灵活。 在OpenCV 4中并没有提供直方图匹配的函数，需要自己根据算法实现图像直方图匹配。在代码清单4-9中给出了实现直方图匹配的示例程序。 代码清单4-9 myHistMatch.cpp图像直方图匹配 1. #include <opencv2\opencv.hpp> 2. #include <iostream> 3. 4. 图4-9 myHistMatch.cpp程序中给图像的直方图
3K30发布于 2019-12-24 - 来自专栏常用算法专栏
常用的排序算法之桶排序（Bucket Sort）
每个桶子再个别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序）。桶排序是鸽巢排序的一种归纳结果。 定义 桶排序是分布式排序算法，将数据分到有限数量的桶子里。 每个桶子再个别排序（有可能再使用别的排序算法或以递归方式继续使用桶排序进行排序）。 是稳定的排序算法（当桶内排序使用稳定排序算法时）。 缺点： 当要排序的数据分布得非常不均匀，或者数据的范围非常大时，会造成空间浪费和效率不高。 当桶内元素较多时，桶内排序的时间复杂度可能较高。 确定桶的数量和范围：假设我们使用5个桶，每个桶的范围是0-1, 1-2, 2-3, 3-4, 4-9。 将数据放入对应的桶中： 桶0（0-1）: 无数据 桶1（1-2）: [1] 桶2（2-3）: [2, 2, 3, 3] 桶3（3-4）: [4] 桶4（4-9）: [8] 对每个桶内的数据进行排序：
58810编辑于 2025-04-05 - 来自专栏Golang语言社区
解决连通性问题的四种算法
问题示例 输入 不连通 连通 3-4 3-4 4-9 4-9 8-0 8-0 2-3 2-3 5-6 5-6 2-9 2-3-4-9 5-9 5-9 7-3 7-3 4-8 4 -8 5-6 5-6 0-2 0-8-4-3-2 6-1 6-1 对应的连通图如下，黑线表示首次连接两个结点，绿线表示两结点已存在连通关系： 算法一：快速查找算法 使用数组 id[i] 存储结点的值 如完成 4-9 后， id[3] 和 id[4] 的值均为终点结点 9。此时判断 3 和 9 是否连通，直接判断 id[3] 和 id[9] 的值是否相等，相等则连通，不等则不存在连通关系。 特性：查找快、合并慢 算法二：快速合并算法 概述 快速查找算法每次合并都会全遍历数组导致低效。我们想能不能不要每次都遍历 id[] ，优化为每次只遍历数组的部分值，复杂度都会降低。 = id[i] { i = id[i] } return i } 算法三：带权快速合并算法 概述 快速合并算法有一个缺陷：数据量很大时，任意合并子树，会导致树越来越高，在查找根结点时要遍历数组大部分的值
3.3K91发布于 2018-03-19 尼康五年来首度营业亏损，下调全年光刻机销量
11月6日，日本相机及光刻机大厂尼康（Nikon）公布了2026财年上半年（2025年4-9月）财报。 从主营业务来看，今年4-9月期间精机业务（包含半导体光刻、FPD光刻设备）营收较去年同期减少14.3%至698.86亿日元、营业利润受益于结构改革效益而暴涨222.6%至30.44亿日元；图像业务（相机业务 从产品销量来看，4-9月期间，尼康半导体光刻机销量为9台，低于去年同期的10台；FPD光刻设备销量为15台，低于去年同期的16台；尼康单反相机全球销售量同比增长17%至48万台、更换用镜头销售量同比增长
45610编辑于 2026-03-19- 来自专栏华章科技
手把手教你用ECharts画柱状图
label: { show: true, position: 'top' }, }] }; 可视化结果如图4- ▲图4-9 简单的柱状图加入label 02 聚合柱状图 除了简单的柱状图，在实际场景中也会经常用到聚合柱状图，以更直观地比较各维度信息。 ▲图4-13 堆叠柱状图调整堆叠效果 关于作者：王大伟，毕业于华东理工大学，硕士学历，目前就职于平安金融壹账通，从事数据挖掘算法工作，擅长ECharts、Python、自然语言处理、数据分析挖掘、机器学习
4K20发布于 2021-02-05 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
机器学习(4) -- 神经网络
图4-2 判断一张图片是否为汽车 4.2 Neural Model(神经元模型) 神经网络是一种模拟大脑的算法。 图4-8给出了在一个具体的神经网络使用前向传播算法的例子，其中，激活函数是sigmoid函数g(x); ? 图4-8 一个使用前向传播算法(向量实现)的例子 4.4 神经网络实现与或非门以及异或门 4.4.1 实现与或非门(AND/OR/NOT) ? 但是，异或/同或却是非线性可分的，如图4-9所示。 ? 图4-9 异或/同或问题 在数字逻辑中我们知道可以利用与或非门搭出异或/同或门，那是因为有如下运算法则， a XOR b = ((NOT a) AND b) OR (a AND (NOT b)); a
1.3K60发布于 2018-04-04 - 来自专栏机器学习与自然语言处理
Stanford机器学习笔记-4. 神经网络Neural Networks (part one)
图4-2 判断一张图片是否为汽车 4.2 Neural Model(神经元模型) 神经网络是一种模拟大脑的算法。 图4-8给出了在一个具体的神经网络使用前向传播算法的例子，其中，激活函数是sigmoid函数g(x); ? 图4-8 一个使用前向传播算法(向量实现)的例子 4.4 神经网络实现与或非门以及异或门 4.4.1 实现与或非门(AND/OR/NOT) ? 但是，异或/同或却是非线性可分的，如图4-9所示。 ? 图4-9 异或/同或问题 在数字逻辑中我们知道可以利用与或非门搭出异或/同或门，那是因为有如下运算法则， a XOR b = ((NOT a) AND b) OR (a AND (NOT b)); a
1.3K110发布于 2018-03-13 - 来自专栏技术分享
【算法】----BF算法&KMP算法
我们今天所讨论的两个算法就是有关该过程的算法。 事实上，对于检索，无非就是两个字符串的匹配过程，模式串是你想要匹配的串，主串是你搜索所在串。 BF算法和KMP算法是较为著名的模式匹配算法，接下来作出详细介绍。 BF算法 BF算法(Brute-Force)也称为暴力算法，其核心原理是逐个比较文本串和模式串的字符，如果匹配失败，则通过向右移动模式串的位置，再次进行比较。 在实际情况下，BF算法的效率并不高，特别是当文本串T和模式串P的长度很大时。对于较长的文本串和模式串，BF算法的时间复杂度可能会导致性能问题。 答案就是KMP算法。 KMP算法 KMP算法的核心思想是利用模式串自身的特点来加速匹配过程，避免重复匹配。
58110编辑于 2024-06-18 - 来自专栏二猫の家
GEE代码实例教程详解：地表温度长时间序列分析
通过结合Landsat 4-9的数据，我们将探索1982年至2024年间地表温度的变化趋势。 加载Landsat数据集 加载Landsat 4-9的数据集，并根据时间范围、地理范围和质量条件进行筛选。 3.
1K10编辑于 2024-07-09 - 来自专栏深度学习
【自然语言处理】NLP入门（九）：1、正则表达式与Python中的实现（9）：自动机：⾮确定有限⾃动机与正则表达式
密码学中的加密解密算法:实现一些基于上下文的加密解密算法。 模式匹配和自然语言处理:用于分析句子结构、词性标注和语法树构建。 3. 应用 复杂度理论分析:图灵机的计算能力:是研究算法时间和空间复杂性的理论模型。 人工智能、神经网络、机器学习:作为学习和决策过程的抽象模型。 生物计算建模:可用于模拟和研究生物系统中的计算过程。 正则表达式 import re pattern = r'^(13[4-9]\d{8}|15[01289]\d{8})$' x = ["13915556234", "13025621456", "15325645124 print(f"{phone} 是移动手机号码") else: print(f"{phone} 不是移动手机号码") import re pattern = r'(13[4-
62310编辑于 2024-07-30 - 来自专栏碱基矿工
今天在看NAR的database专刊时无意发现“国家基因组科学数据中心”在这上面连续6年每年都发一篇介绍中心的文章，图片4-9分别对应2017-2022的文章主图。我服了，原来可以这样干！每年都更新一
今天在看NAR的database专刊时无意发现“国家基因组科学数据中心”在这上面连续6年每年都发一篇介绍中心的文章，图片4-9分别对应2017-2022的文章主图。我服了，原来可以这样干！
51920编辑于 2022-04-12 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
从原理到代码，轻松深入逻辑回归模型！
阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写，从技术原理、算法和工程实践3个维度系统展开，既适合零基础读者快速入门，又适合有基础读者理解其核心技术；写作方式上避开了艰涩的数学公式及其推导 梯度下降算法（Gradient Descent Optimization）是常用的最优化方法之一。 效果如图 4-9 所示： ? 图4-9 学习率 ? 时，一元二次损失函数梯度下降过程示意图 第三个例子，我们将 ? 设置为1.1，看一下效果。 5、Python实现逻辑回归 结合之前讲的理论，本小节开始动手实现一个逻辑回归算法。 作者介绍 魏溪含 爱丁堡大学人工智能硕士，阿里巴巴达摩院算法专家，在计算机视觉、大数据领域有8年以上的算法架构和研发经验。
83820发布于 2019-08-16 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】PCA算法
小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？
1.9K60发布于 2018-03-27 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】Adaboost 算法
小编邀请您，先思考： 1 Adaboost算法的原理是什么 ？ 2 Adaboost算法如何实现？ 是一个加法模型，而Adaboost算法其实是前向分步算法的特例。那么问题来了，什么是加法模型，什么又是前向分步算法呢？ 3.1 加法模型和前向分步算法 如下图所示的便是一个加法模型 ? 这个优化方法便就是所谓的前向分步算法。 下面，咱们来具体看下前向分步算法的算法流程： 输入：训练数据集 ? 损失函数： ? 基函数集： ? 输出：加法模型 ? 3.2 前向分步算法与Adaboost的关系 在上文第2节最后，我们说Adaboost 还有另外一种理解，即可以认为其模型是加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分步算法的二类分类学习方法。 前向分步算法逐一学习基函数的过程，与Adaboost算法逐一学习各个基本分类器的过程一致。 下面，咱们便来证明：当前向分步算法的损失函数是指数损失函数 ?
2.5K140发布于 2018-03-27 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】SVD算法
2 SVD算法与PCA算法有什么关联？ 3 SVD算法有什么应用？ 4 SVD算法如何优化？ 前言 奇异值分解(Singular Value Decomposition，简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域，是很多机器学习算法的基石 本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 也可以用于推荐算法，将用户和喜好对应的矩阵做特征分解，进而得到隐含的用户需求来做推荐。同时也可以用于NLP中的算法，比如潜在语义索引（LSI）。 SVD小结 SVD作为一个很基本的算法，在很多机器学习算法中都有它的身影，特别是在现在的大数据时代，由于SVD可以实现并行化，因此更是大展身手。
2K121发布于 2018-03-27 - 来自专栏python3
python 正则匹配手机号
import re phone = str(input('请输入手机号:')) # b = str(12345678912) t = re.compile(r'^1(3\d|4[4-9]|5[0-35-
3.7K10发布于 2020-01-17 - 来自专栏用代码征服天下
算法——排序算法
基本思想：现在有一个数组arr= {12,35,99,18,76}，需要将其从小到大排序
1K10编辑于 2022-05-09 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【算法】PCA算法
小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？
2K40发布于 2018-04-18 - 来自专栏Super 前端
算法--分治算法
本文链接：https://ligang.blog.csdn.net/article/details/83866378 分治算法 分而治之，把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题 经典递归案例： 示例： 归并排序 详见：javascript排序算法 示例： 二分查找法（二分法） 二分查找也称折半查找，其要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。
89531发布于 2019-08-15
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