今天(18.5.4)室友A突然问我算法怎么入门,兴奋之下给他安利了邓公的<数据结构>,然而他接着又问我能不能两周内快速入门,毕竟打算搞Machine Learning,然后掏出手机看了下他老师给的安排:python学习并实现K近邻算法/决策树/朴素XXX/支持向量机(???),两周内,四选一 原来是以为我学的算法是差不多这样的才来请教,我懂个π啊 不过说回来10个月前我还是摸了一把KD树,K近邻什么的我应该还记得,特写此文回忆一下并督促自己做题更新 //以下文本均无代码实现 //以后会更新补上…

vim显示行数 :set nu 查找文件 find /home -name config.txt 重命名文件或者文件夹 mv a b centos中phpize的安装 yum install php-devel 删除文件夹及所有文件 rm -rf /var/log/httpd vim中通过U键回退后还原方法 ctrl+R…

目录 kd树 一.kd树学习目标 二.kd树引入 三.kd树详解 3.1 构造kd树 3.1.1 示例 3.2 kd树搜索 3.2.1 示例 四.kd树流程 4.1 输入 4.2 输出 4.3 流程 五.kd树优缺点 5.1 优点 5.2 缺点 六.小结 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ kd树 k近邻算法中讲到它有一个较为致命的缺点就是每个实例到未来新…

茎节点与叶子节点 茎节点与叶子节点皆适用KdAccelNode来表示 注意:这里使用了匿名union union有个特性:内部类型共用一段内存,且大小为内部最大类型的大小. struct KdAccelNode { <KdAccelNode Methods> union { Float split; // Interior int onePrimitive; // Leaf int primitiveIndicesOffset; // Leaf }; union { int flags; //…

转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内…

很久之前我就想过怎么快速在二维平面上查找一个区域的信息,思考许久无果,只能想到几种优秀一点的暴力. Kd树就是干上面那件事的. 别的不多说,赶紧把自己的理解写下来,免得凉了. KD树的组成 以维护k维空间(x,y,……)内的KD树为例,主要由一下三部分组成: p[k],代表树上这个结点所储存的点(在题目中给出的/你自己加上的点集中的一个点). ch[2],表示它的子结点(没错,KD树是一棵二叉树) mi[k]与mx[k],mi/mx[i]代表KD树这个结点统辖的所有点的第i-1范围.比如说mi[…

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时…

目录 网格 (Grid) 网格的应用 四叉树/八叉树 (Quadtree/Octree) 四叉树/八叉树的应用 BSP树 (Binary Space Partitioning Tree) 判断点在平面前后算法 BSP树的应用 参考 k-d树 (k-dimensional tree) k-d树的构建 k-d树的应用 参考 层次包围盒树 (Bounding Volume Hierarchy Based On Tree) 层次包围盒树的应用 参考 自定义区域 判断点是否在凸多边形区域算法 自定义区域划…

1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释 何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居. 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是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(也就是上面所说的K个邻居),这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的…

2021.07.09 K-D树 前置知识 1.二叉搜索树 2.总是很长的替罪羊树 K-D树 建树 K-D树具有二叉搜索树的形态,对于每一个分类标准,小于标准的节点在父节点左边,大于标准的节点在父节点右边. 例如:有三个坐标(2,2),(5,1),(6,4),x轴以5为标准,则(2,2)为(5,1)左儿子,(6,4)为(5,1)右儿子. 常见的建树方法有两个: 1.交替 从根节点出发,依次把k个维度作主要关键词. 例如:第一层以x轴坐标为关键词,第二层以y轴坐标为关键词,第三层还是以x轴坐标为关键…