一.你会在时间序列数据集上使用什么交叉验证技术?是用k倍? 答:都不是.对于时间序列问题,k倍可能会很麻烦,因为第4年或第5年的一些模式有可能跟第3年的不同,而我们最终可能只是需要对过去几年的进行验证,这就不能用这种方法了.相反,我们可以采用如下所示的5倍正向链接策略: fold 1 : training [1], test [2] fold 2 : training [1 2], test [3] fold 3 : training [1 2 3], test [4] fold 4 : tra

曼哈顿距离只计算水平或垂直距离,有维度的限制.另一方面,欧氏距离可用于任何空间的距离计算问题. 因为,数据点可以存在于任何空间,欧氏距离是更可行的选择.例如:想象一下国际象棋棋盘,象或车所 做的移动是由曼哈顿距离计算的,因为它们是在各自的水平和垂直方向做的运动

Atitti knn实现的具体四个距离算法  欧氏距离.余弦距离.汉明距离.曼哈顿距离 1. Knn算法实质就是相似度的关系1 1.1. 文本相似度计算在信息检索.数据挖掘.机器翻译.文档复制检测等领域有着广泛的应用1 2. 汉明距离1 2.1. 历史及应用1 3. 曼哈顿距离2 3.1. SimHash + 汉明距离3 3.2. .简单共有词4 1. Knn算法实质就是相似度的关系 1.1. 文本相似度计算在信息检索.数据挖掘.机器翻译.文档复制检测等领域有着广泛的应用 数据挖掘的过程中,只用

题目链接 正经解法: 给定n个点的坐标,找一个点,到其他点的曼哈顿距离之和最小.n可以是100000.大概要一个O(nlogn)的算法.算曼哈顿距离可以把x和y分开计算排好序后计算前缀和就可以在O(1)时间内判断一个点到其他点的距离. #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; #define ll long long #define N 100005 int t,n; ll ans,sum[N],sx[N],

题目链接 Problem Description You are playing CSGO. There are n Main Weapons and m Secondary Weapons in CSGO. You can only choose one Main Weapon and one Secondary Weapon. For each weapon, it has a composite score S. The higher the composite score of the

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-3.x.+CMake+Anaconda3(python3.7.0) Issue说明:Opencv3.0版本已经发布了有一段时间,在这段时间也是不断的进行了更新和修复,最近看了一下3.0新增的一些功能,感觉还是蛮强大的,作为一个一直以Opencv为开发环境的程序员来说是一定要体验一下这个新版本的,特别看到说在tracking领域近年比较好的文章TLD和 KCF都有扩展包了,那更是要尝试一下.尝试用扩展包实现sift/surf算法.

如果说SIFT算法中使用DOG对LOG进行了简化,提高了搜索特征点的速度,那么SURF算法则是对DoH的简化与近似.虽然SIFT算法已经被认为是最有效的,也是最常用的特征点提取的算法,但如果不借助于硬件的加速和专用图像处理器的配合,SIFT算法以现有的计算机仍然很难达到实时的程度.对于需要实时运算的场合,如基于特征点匹配的实时目标跟踪系统,每秒要处理8-24帧的图像,需要在毫秒级内完成特征点的搜索.特征矢量生成.特征矢量匹配.目标锁定等工作,这样SIFT算法就很难适应这种需求了.SURF借鉴了S

这题难度颇大啊,TLE一天了,测试数据组数太多了.双向广度优先搜索不能得到字典序最小的,一直WA. 思路:利用IDA*算法,当前状态到达目标状态的可能最小步数就是曼哈顿距离,用于搜索中的剪枝.下次搜索的限制不能直接加1,会超时,应该从当前状态到目标状态最小限制开始搜索. AC代码 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<iostream> #include<cmat

一.原理: Sift算法的优点是特征稳定,对旋转.尺度变换.亮度保持不变性,对视角变换.噪声也有一定程度的稳定性:缺点是实时性不高,并且对于边缘光滑目标的特征点提取能力较弱. Surf(Speeded Up Robust Features)改进了特征的提取和描述方式,用一种更为高效的方式完成特征的提取和描述. 二.Surf实现流程如下: 1. 构建Hessian(黑塞矩阵),生成所有的兴趣点,用于特征的提取 黑塞矩阵(Hessian Matrix)是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵,描述了函数

http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4414352 SURF算法是SIFT算法的加速版,OpenCV的SURF算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理,其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导,对于它们其他方面的不同可以参考本blog的另外一篇关于SIFT的文章. 不论科研还是应用上都希望可以和人类的视觉一样通过程序自动找出两幅图像里面相同的景物,并且建立它们之间的对应,前几年才被提出的SIFT(尺度不变特征)算法提

题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4666 关于最远曼哈顿距离的介绍: http://blog.csdn.net/taozifish/article/details/7574294/ 别人的解题报告链接: http://www.cnblogs.com/kuangbin/archive/2013/08/13/3255752.html 我的解释: 先看一对点,两个点的坐标分别为x(x1,x2,x3,….,xk),y(y1,y2,y3,……

大家好!这是我的第一篇博客,由于之前没有撰写博客的经验,并且也是初入计算机和人工智能领域,可能有些表述或者理解不当,还请大家多多指教. 一.撰写目的 由于这个学期在上算法与数据结构课程的时候,其中一个大作业是用C语言和深度优先(DFS)的 IDA*(基于迭代加深的A*算法)实现快速寻求15Puzzle(4乘4迷题)的解法的工具,同时尽可能地加入优化使得算法尽可能快速.简练.我发现网上很少有关于利用IDA*去解决15乃至24Puzzle的介绍,于是我就想跟大家分享一下自己的学习经验和解决方法,文章

hdu 4311 题意 平面上\(n(n\leq 1e5)\)个点,找一个点到其它所有点的曼哈顿距离之和最小. 思路 如果是找一个坐标使得所有点到其曼哈顿距离之和最小,那么将\(n\)个横坐标排个序,取中间的一个为答案的横坐标,将\(n\)个纵坐标排个序,取中间的一个为答案的纵坐标.原因就是绝对值\[y=|x-a_1|+|x-a_2|+...+|x-a_n|\]的图像为平底锅型或者是尖底.因为可以在平面上任意取点,所以可以取最优的\(x\)和\(y\). 但是这道题并不能够任意取点,而是限定在了

1213 二维曼哈顿距离最小生成树 基准时间限制:4 秒 空间限制:131072 KB 分值: 160 难度:6级算法题  收藏  关注 二维平面上有N个坐标为整数的点,点x1 y1同点x2 y2之间的距离为:横纵坐标的差的绝对值之和,即:Abs(x1 - x2) + Abs(y1 - y2)(也称曼哈顿距离).求这N个点所组成的完全图的最小生成树的边权之和. Input 第1行:1个数N,表示点的数量.(2 <= N <= 50000) 第2 - N + 1行:每行2个数,表示点的坐标(0 

Speeded Up Robust Features(SURF,加速稳健特征),是一种稳健的局部特征点检测和描述算法.最初由Herbert Bay发表在2006年的欧洲计算机视觉国际会议(Europen Conference on Computer Vision,ECCV)上,并在2008年正式发表在Computer Vision and Image Understanding期刊上. Surf是对David Lowe在1999年提出的Sift算法的改进,提升了算法的执行效率,为算法在实时计算机

问题 说到k-means聚类算法,想必大家已经对它很熟悉了,它是基于距离计算的经典无监督算法,但是有一次在我接受面试时,面试官问了我一个问题:“k-means为什么不能使用曼哈顿距离计算,而使用欧式距离进行计算?”,当时我顿时懵了,心想:‘难道不都可以吗?’,我只能说都可以,然后面试官给了我一个眼神,“你回去查查吧,看看到底为什么”,然后我就回家啦.这是我后来在网上找到的回答,如下图: k-means基本思想: 1.在样本数据中随机设置n个聚类中心(Xi,Yi),假设数据只有二维: 2.计算样本

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 3448    Accepted Submission(s): 1144 Problem Description It has been ten years since TJU-ACM established. And in this year all the retired TJU-ACM

http://poj.org/problem?id=3241 曼哈顿距离最小生成树模板题. 核心思想是把坐标系转3次,以及以横坐标为第一关键字,纵坐标为第二关键字排序后,从后往前扫.扫完一个点就把它插到树状数组的y-x位置上,权值为x+y.查询时查询扫过的所有点满足ydone-xdone>=ynow-xnow时,直接是树状数组中的的一个后缀区间,从后往前扫保证了区间内的这些点都在当前点的y轴向右扫45度的范围内.树状数组实现查询x+y的最小值,以及此最小值对应原数组中的位置,方便建图连边. 模板

link:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4666 这题学会了怎么处理曼哈顿距离. 比如维数是k,那么每个点有2^k个状态,求出在每个状态下,所有点的最大值,最小值,求他们的差,从中找到最大值就行. 开始觉得不好处理的是,删除的时候怎么办.比如要删除一个点,我可以在2^k个中的每个状态里面先找到这个点在这个状态下的值,删除这个值就行了. #include <iostream> #include <cstdio> #include

Hyperspace Time Limit: 20000/10000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others)Total Submission(s): 1023    Accepted Submission(s): 492 Problem Description The great Mr.Smith has invented a hyperspace particle generator. The device i

Requirements Time Limit: 5000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 3908   Accepted: 1318 Description An undergraduate student, realizing that he needs to do research to improve his chances of being accepted to graduate school, decided that it