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…

位置指纹法中最常用的算法是k最近邻(kNN):选取与当前RSS最邻近的k个指纹的位置估计当前位置,简单直观有效.本文介绍kNN用于定位的基本原理与具体实现(matlab.python). 基本原理 位置指纹法可以看作是分类或回归问题(特征是RSS向量,标签是位置),监督式机器学习方法可以从数据中训练出一个从特征到标签的映射关系模型.kNN是一种很简单的监督式机器学习算法,可以用来做分类或回归. 对于在线RSS向量\(s\),分别计算它与指纹库中各个RSS向量{\(s_1, s_2, ..., s…

KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习所有算法中理论最简单,最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判断(投票法)或者回归.如果K=1,那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习,数据都有明确的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),根据机器学习产生的模型可以将新数据分到一个明确的类…

首先先介绍一下knn的基本原理: KNN是通过计算不同特征值之间的距离进行分类. 整体的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN算法要解决的核心问题是K值选择,它会直接影响分类结果. 如果选择较大的K值,就相当于用较大领域中的训练实例进行预测,其优点是…

一句话总结kNN算法 核心:模板匹配,将样本分到离它最相似的样本所属的类. kNN算法本质上使用了模板匹配的思想.要确定一个样本的类别,可以计算它与所有训练样本的距离,然后找出和该样本最接近的k个样本,统计这些样本的类别进行投票,票数最多的那个类就是分类结果.下图是kNN算法的示意图: 在上图中有红色和绿色两类样本.对于待分类样本即图中的黑色点,寻找离该样本最近的一部分训练样本,在图中是以这个矩形样本为圆心的某一圆范围内的所有样本.然后统计这些样本所属的类别,在这里红色点有12个,圆形有2个,因…

为什么电脑排版效果和手机排版效果不一样~ 目前只学习了python的基础语法,有些东西理解的不透彻,希望能一边看<机器学习实战>,一边加深对python的理解,所以写的内容很浅显,也许还会有一部分错误,希望得到大家的指正.在看到书上第一个KNN算法,实现简单的电影分类的时候,就遇到了很多问题,在这里把解决方法总结下来,时常翻看,加深理解.最近时间比较充裕,希望每天都能在这里总结输出,逐渐提升自己的能力!这样总有一天,我能尽情的吃牛肉干不心疼钱,嗯! 我用的是python3,<机器学习实战…

#coding:utf-8 import numpy as np import operator def classify(intX,dataSet,labels,k): ''' KNN算法 ''' dataSetSize =dataSet.shape[0] ##numpy 中shape[0]返回数组的行数,shape[1]返回列数 ##构建计算矩阵 ##intX横向重复dataSetSize次,纵向重复1次 ##例如intX=([1,2])--->([[1,2],[1,2],[1,2],[1,…

机器学习算法--kNN 目录 机器学习算法--kNN 1. 算法原理 2. 算法实现 2.1 kd-tree构造 2.2 kd-tree查询 2.3 kNN算法实现 3. 算法测试 Ref 1. 算法原理 基本思想是物以类聚,相同类别的样本之间在特征空间中应当聚集在一起,因此对于新的数据点,根据其附近的K个邻居的类型可以对其进行预测.如下图所示,假设红.绿.蓝三种颜色的点分布在二维空间中,这对应着分类任务中的训练样点包含了3个类别,特征数量为2.如果现在我们希望推测图中空心圆的那个点是属于那个类…

一.KNN算法描述   KNN(K Near Neighbor):找到k个最近的邻居,即每个样本都可以用它最接近的这k个邻居中所占数量最多的类别来代表.KNN算法属于有监督学习方式的分类算法,所谓K近邻算法,就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(就是上面提到的K个邻居),如果这K个实例的多数属于某个类,就将该输入实例分类到这个类中,如下图所示.                                上图中有两种不同类别的样本数据,分别用蓝色正…

在学习knn分类算法的过程中用到了tile函数,有诸多的不理解,记录下来此函数的用法.   函数原型:numpy.tile(A,reps) #简单理解是此函数将A进行重复输出 其中A和reps都是array_like的参数,A可以是:array,list,tuple,dict,matrix以及基本数据类型int,string,float以及bool类型,reps的类型可以是tuple,list,dict,array,int,bool,但不可以是float,string,matrix类型. 计较常…

1.自定义View前首先要了解一下View的方法,虽然有些不一定要实现. 分类 方法 描述 创建 Constructors View中有两种类型的构造方法,一种是在代码中构建View,另一种是填充布局文件构建View, 第二种构造方法要解析并应用布局文件中定义的任何属性. onFinishInflate() 在来自于XML的View和它所有的子节点填充之后被调用. Layout onMeasure 调用该方法来确定view及它所有子节点需要的尺寸 onLayout 当view需要为它的所有子节点…

本篇代码可在 http://download.csdn.net/detail/fansy1990/8502323下载. 前篇<HotSpot关联规则算法(1)-- 挖掘离散型数据>分析了离散型数据的HotSpot关联规则,本篇分析离散型和连续型数据的HotSpot关联规则挖掘. 1. 首先看下数据格式(txt文档): @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature numeric @attribute hum…

http://drops.wooyun.org/tips/6313 Python识别网站验证码 Manning · 2015/05/28 10:57 0x00 识别涉及技术 验证码识别涉及很多方面的内容.入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足. 验证码图像处理 验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵. 读取图片 图片降噪 图片切割 图像文本输出 验证字符识别 验证码内的字符识别主要以机…

View的点击事件的分发,其实就是对MotionEvent事件的分发过程,即当一个MotionEvent产生后,系统需要把这个事件传递给一个具体的View,而这个过程就是分发过程. 分发过程主要由以下3个方法共同完成: public boolean dispatchTouchEvent(MotionEvent event) 用来进行事件的分发.如果事件能够传递给当前的View,那么此方法一定会被调用,返回结果受当前的View的onTouchEvent和下级View的dispatchTouchEv…

mysql如何执行关联查询与优化 一.前言 在数据库中执行查询(select)在我们工作中是非常常见的,工作中离不开CRUD,在执行查询(select)时,多表关联也非常常见,我们用的也比较多,那么mysql内部是如何执行关联查询的呢?它又做了哪些优化呢?今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱. 二.mysql如何执行关联查询 mysql关联执行的策略很简单:mysql对任何关联都执行嵌套循环关联操作.即:mysql先在一个表中循环取出单条数据,然后再嵌套循环到下一个表中寻找匹配的行,依次…

有一句话这样说:如果你想了解一个人,你可以从他身边的朋友开始. 如果与他交往的好友都是一些品行高尚的人,那么可以认为这个人的品行也差不了. 其实古人在这方面的名言警句,寓言故事有很多.例如:人以类聚,物以群分.近朱者赤近墨者黑 其实K-近邻算法和古人的智慧想通,世间万物息息相通,你中有我,我中有你. K-近邻原理: 存在一个训练集,我们知道每一个样本的标签,例如训练样本是一群人,他们都有相应特征,例如,爱喝酒或爱看书或逛窑子或打架斗殴或乐于助人等等,并且知道他们是好人还是坏人,然后来了一个新人(…

AES的C语言实现入门版 AES分组密码算法中明文分组位128bits,密钥分组可以为128,192,256bits.AES也是由最基本的变换单位——“轮”多次迭代而成的.我们将 AES 中的轮变换计为 Round(State, RoundKey),State 表示消息矩阵:RoundKey 表示轮密钥矩阵.一轮的完成将改变 State 矩阵中的元素,称为改变它的状态.对于加密来说,输入到第一轮中的 State 就是明文消息矩阵,最后一轮输出的 State 就是对应的密文消息矩阵. AES 的轮…

问题介绍   给定一个序列\(X=<x_1,x_2,....,x_m>\),另一个序列\(Z=<z_1,z_2,....,z_k>\)满足如下条件时称为X的子序列:存在一个严格递增的X的下标序列\(<i_1,i_2,...,i_k>\),对所有的\(j=1,2,...,k\)满足\(x_{i_j}=z_j.\)   给定两个序列\(X\)和\(Y\),如果\(Z\)同时是\(X\)和\(Y\)的子序列,则称\(Z\)是\(X\)和\(Y\)的公共子序列.最长公共子序列(…

作为一个学Java的,如果没有研究过Netty,那么你对Java语言的使用和理解仅仅停留在表面水平,会点SSH,写几个MVC,访问数据库和缓存,这些只是初等Java程序员干的事.如果你要进阶,想了解Java服务器的深层高阶知识,Netty绝对是一个必须要过的门槛. 有了Netty,你可以实现自己的HTTP服务器,FTP服务器,UDP服务器,RPC服务器,WebSocket服务器,Redis的Proxy服务器,MySQL的Proxy服务器等等. 如果你想知道Nginx是怎么写出来的,如果你想知道T…

整个View树的绘图流程是在ViewRoot.java类的performTraversals()函数展开的,该函数做的执行过程可简单概况为 根据之前设置的状态,判断是否需要重新计算视图大小(measure).是否重新需要安置视图的位置(layout).以及是否需要重绘 (draw),其框架过程如下: measure()过程 主要作用:为整个View树计算实际的大小,即设置实际的高(对应属性:mMeasuredHeight)和宽(对应属性:mMeasureWidth),每个View的控件的实际宽高…

通俗地讲,Netty 能做什么? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/24322387 谢邀.netty是一套在java NIO的基础上封装的便于用户开发网络应用程序的api. 应用场景很多,诸如阿里的消息队列(RocketMQ),分布式rpc(Dubbo)通信层都使用到了netty(dubbo可以用服务发现自由选择通信层). 主要优点个人总结如下: 1. netty是非阻塞事件驱动框架, 并结合线程组(group)的概念,可以很好的支持高并发,慢连接的场景.…

传统的过程编码方式带来的弊端是显而易见,我们经常有这样的经验,一段时间不维护的代码或者别人的代码,突然拉回来看需要花费较长的时间,理解原来的思路,如果此时有个文档或者注释写的很好的话,可能花的时间会短一点,但是即便如此,很多调用关系也要反复确认才敢动手改动.下面是一断伪代码,描述过程编码方式: func A(){ B() C() } func B(){ do something D() } func C(){ do something } func D(){ do something } fun…

https://www.zhihu.com/question/24322387/answer/78947405 作者:郭无心链接:https://www.zhihu.com/question/24322387/answer/78947405来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. Netty是什么? 1)本质:JBoss做的一个Jar包 2)目的:快速开发高性能.高可靠性的网络服务器和客户端程序 3)优点:提供异步的.事件驱动的网络应用程序框架和工具 通俗的…

100道AI基础面试题 1.协方差和相关性有什么区别? 解析: 相关性是协方差的标准化格式.协方差本身很难做比较.例如:如果我们计算工资($)和年龄(岁)的协方差,因为这两个变量有不同的度量,所以我们会得到不能做比较的不同的协方差. 为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就可以忽略它们各自不同的度量. 2.xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢? 解析: xgboost在训练的过程中给出各个特征的增益评分,最大增益的特征会被选出来作为分裂依据, 从而记忆…

  Motivate MergeSort是个相对古老的算法了,为什么现在我们还要讨论这么古老的东西呢?有几个原因: 它虽然年龄很大了,但是在实践中一直被沿用,仍然是很多程序库中的标准算法之一. 实现它的本质是分治思想,是一个理解分治算法思想的好例子,好起点. 本文会使用“递归树”来对它进行运行时间分析,后面会集合这种思路生成“主方法”. 题目   输入一个数组,数组里面的每个数字是不重复的,输出是已经排序好的数组. 比如输入的是: 期望输出的是: 可能之前我们有所知道一些排序算法,比如Selec…

前言 Python从设计之初就已经是一门面向对象的语言,正因为如此,在Python中创建一个类和对象是很容易的.本章节我们将详细介绍Python的面向对象编程. 如果你以前没有接触过面向对象的编程语言,那你可能需要先了解一些面向对象语言的一些基本特征,在头脑里头形成一个基本的面向对象的概念,这样有助于你更容易的学习Python的面向对象编程. 接下来我们先来简单的了解下面向对象的一些基本特征. 面向对象技术简介 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合.它定义了该集合中每个对…

[练习3.16] 假设我们有一个基于数组的表A[0,1...N-1],并且我们想删除所有相同的元素. LastPosition初始值为N-1,但应该随着相同元素被删除而变得越来越小. 考虑图3-61中的伪代码程序段.过程Delete删除位置j上的元素并使表破坏. a.解释该过程是如何工作的 b.利用一般的表操作重写这个过程 c.如果用标准的数组实现,则这个过程的运行时间是多少? d.使用链表实现的时间是多少? e.给出一个算法以O(NlogN)时间解决问题 f.证明:如果只使用比较,那么解决该问…

作者:知乎用户 链接:https://www.zhihu.com/question/24322387/answer/282001188 来源:知乎 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 作为一个学Java的,如果没有研究过Netty,那么你对Java语言的使用和理解仅仅停留在表面水平,会点SSH,写几个MVC,访问数据库和缓存,这些只是初等Java程序员干的事.如果你要进阶,想了解Java服务器的深层高阶知识,Netty绝对是一个必须要过的门槛. 有了Netty,…

摘要:在下文中,我将尝试通过Faiss源码中各种类结构的设计来梳理Faiss中的各种概念以及它们之间的关系. 本文分享自华为云社区<Faiss源码剖析(一):类结构分析>,原文作者:HW007. Faiss是由Facebook AI Research研发的为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架.通过其官方给出的新手指南,我们可以快速地体验Faiss的基本功能.但是,相信大多数人看完官方的新手指南后,对Faiss很多的概念还是有点模糊.无法清晰的明确这些概念之间的边界.比如说在Faiss中,Q…

[BUUCTF]PWN21--ciscn_2019_s_3 附件 步骤 例行检查,64位,开启了NX保护 试运行的时候回显是一些乱码,直接用ida打开,从main函数开始看 main函数调用了vuln函数 __asm 关键字用于调用内联汇编程序,并且可在 C 或 C++ 语句合法时出现. 我们首先要了解一下64位系统的系统调用 传参方式:首先将系统调用号 传入 rax,然后将参数 从左到右 依次存入 rdi,rsi,rdx寄存器中,返回值存在rax寄存器 调用号:sys_read 的调用号 为…