首先叙述\(k\)近邻算法，然后讨论\(k\)近邻模型及三个基本要素，最后讲述\(k\)近邻法的一个实现方法，\(kd\)树，介绍构造和搜索\(kd\)树的算法。 k近邻算法 输入：训练数据集\(T = \{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}\)，其中，\(x_i \in \mathcal{X} \subseteq R^n\)为实例的特征向量，\(
一、KNN基本介绍 KNN，又叫K近邻法（k-nearest neighbor），是一种基本分类与回归方法，本篇主要介绍的分类方面应用。 它的基本原理是“物以类聚”，如果空间中某些样本具有近似的特征属性，则将它们归为一类，于是，训练数据集便把特征空间进行了划分，当有新的输入进来时，便去寻找和它最相似
引言 我们可能会有这样的一种需求，像是打车软件中呼叫附近的车来接送自己，或者是在qq中查看附近的人。我们都需要知道距离自己一定范围内的其它目标的集合。如果将上面举例的功能抽象出来，就是要实现以某个点为中心，以一定的距离为半径，在空间中查找其它点所构成的集合。诚然，当空间中点
参考 GitHub """ Kd树搜索的k近邻模型,和《统计学习方法》上介绍的最近邻算法差距有点大.. (1) 设定一个当前最优点集合，用来保存当前离搜索点最近的样本点集合 (2) 从根节点开始，并设其为当前节点；在此code中由query执行，下面的(3)(4)(5)(6)(7)由一个函数_search执行 (3) 如果当
牛客练习赛95 A~E A：Duplicate Strings 给你一个字符串，有两个操作： 把这个复制复制若干次接在后面，或者输出一个字符在这个串中的出现次数。 思路 可以一开始直接记录每个字符的出现次数，然后每操作一遍每个的出现次数就乘上 x
题目大意： 求 \[\sum\limits_{i=1}^n\sum\limits^i_{j=1}\frac{\operatorname{lcm}(i,j)}{\gcd(i,j)} \]\(1\le n\le 10^9\)。 题解： 为了方便，考虑求 \(\sum\limits_{i=1}^n\sum\limits^n_{j=1}\frac{\operatorname{lcm}(i,j)}{\gcd(i,j)}\) \[\sum\limits_{i=1}^n
【Lambert模型】 漫反射光的强度近似地服从于Lambert定律，即漫反射光的光强仅与入射光的方向和反射点处表面法向夹角的余弦成正比。 由此可以构造出Lambert漫反射模型：Idiffuse =Id Kd cosθIdiffuse表示物体表面某点的漫反射光强Id为点光源，Kd(0<Kd<1)表示物体表面该点对漫反射光
paper：https://openreview.net/pdf?id=uKhGRvM8QNH code：https://github.com/ArchipLab-LinfengZhang/Object-Detection-Knowledge-Distillation-ICLR2021 1、摘要： 开篇paper提到kd之所以在目标检测上的失败主要是两个原因：1、前景和背景之间的像素不平衡。 2、缺乏对不同像
直接上论文survey：https://arxiv.org/pdf/2006.05525v6.pdf 开局提到有数种模型加速的方法： 1、权重共享和剪枝 2、低秩分解 3、转移的紧凑卷积滤波器：这些方法通过转移去除无关紧要的参数或压缩卷积滤波器 4、KD 然后摘要里面说明kd的key problem是如何将teacher模型里面的knowl
【GiantPandaCV导语】本文介绍的如何更好地集成教师网络，从而更好地提取知识到学生网络，提升学生网络的学习能力和学习效率。从方法上来讲是模型集成+神经网络结构搜索+知识蒸馏的综合问题，在这里使用简单的NAS来降低教师网络与学生网络之间的差距。 背景介绍 解决的问题？ 希望从集
1 再识K-近邻算法API sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto') n_neighbors： int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数 algorithm：{‘auto’，‘ball_tree’，‘kd_tree’，‘brute’} 快速k近邻搜索算法，默认参数为auto，可以理解为算法自己
1：kd简介 1.1 什么是kd树 根据KNN每次需要预测一个点时，我们都需要计算训练数据集里每个点到这个点的距离，然后选出距离最近的k个点进行投票。当数据集很大时，这个计算成本非常高，针对N个样本，D个特征的数据集，其算法复杂度为O（DN^2）。 kd树：为了避免每次都重新计算一遍距离，算法会把距离信息
k近邻模型（k-Nearest Neighbors） 1.三个基本要素：距离度量、k值的选择、分类决策规则 当基本要素确定后，对于新的输入实例，它所属的类唯一确定 3.单元：对于每个训练点x，距离该点比其他点更近的所有点组成的区域 每个训练点有一个单元 4.距离度量：n维实数向
介绍 约束：constraint 在创建表的时候，可以给表中的字段加上约束来保证表中数据的完整性，有效性。 常见约束 非空约束not null 非空约束not null约束的字段不能为NULL。 只有列级约束。 示例 mysql> create table t_vip(id int,name varchar(255) not null); Query OK, 0 rows affe
k近邻算法 算法（k近邻法）： 输入：训练数据集： 输出：实例x所属的类y （1）根据给定的距离度量，在训练集中找到距离x最近的k个点，涵盖这k个点的x的邻域记为Nk(x) （2）在Nk(x)中根据分类决策规则（如多数表决）决定x的类别y
主要思想 网络中的不同层之间存在 flow，这种流可以被定义为两个层特征向量之间的 innner product之前 Gramian 的研究主要是将这个内积应用在一个层之内，这篇文章应用在不同的层之间这篇文章主要将第一层和最后一层作为主要的研究对象，两个特征层的内积得到的矩阵定义为 FSP 矩
KD树在查找和搜索方面表现出了良好的性能，但是在删除节点时却十分麻烦。 为了降低删除的性能开销，一个自然而然的想法就是不去真正删除KD树的子节点，而是给每一个子节点打上一个标记，当遇到带标记的子节点时忽略就是。 建立哈希表，储存要删除的节点： // Mark deleted points
https://acm.hdu.edu.cn/contests/contest_showproblem.php?pid=1009&cid=984 题意： 称一个带权无向联通图为KD图，当它满足以下条件 1、n个点被分为k个组，每个组至少有一个点 2、若p和q在同一个组，p和q之间存在至少一条路径满足路径上最大边权<=D 3、若p和q不在同一个组，p和q之间没
1. 如果码了很久的、自己所认为的正解代码过不了大样例,要把这道题当成还没有开始..不要觉得自己只过了小样例就差不多能有点儿分了.. 比如你可能某个循环跳不出来，本地上编译大样例可能连输出都没有，这个时候要根据时间去衡量，如果还差不多有时间，那么就坚持下去！2. 考试的时候不
相似向量的召回是推荐系统中召回阶段中非常重要的一个步骤，便利所有向量的召回方法性能太差，KD树先对向量空间进行了切分，只需要检索部分向量空间就可以获得检索结果，大大加快了检索效率。 如果实例点是随机分布的，kd树的时间复杂度是O(logN) KD 树的构造 1. 选择切分向量空间的维度
k近邻法 k近邻算法 输入：训练数据集；实例特征向量x； 输出：实例x所属的类y。 （1）根据给定的距离度量，在训练集T中找出与x最邻近的k个点，涵盖这k个点的x的邻域记作Nk(x)； （2）在x的邻域中根据分类决策规则决定x的类别y。 k近邻法的特殊情况是 k=1 的情形，称为最近邻算法。对于输入的实例点x，最
一、原理：KD树 kd-tree 数据结构是计算机科学中⽤来组织具有k维空间中若⼲点的数据结构。它是⼀个具有其他约束 的⼆进位搜索树。K-d树对于范围搜索和最近邻搜索是⾮常有⽤的。为了我们的⽬的，我们通常只处理三 维点云，所以我们所有的k-d树都是三维的。K-d树的每⼀层都使⽤
目录 1 简介2 K近邻算法api的初步使用2.1 Scikit-learn工具介绍2.2 K-近邻算法API2.3 案例 3 距离度量3.1 欧拉距离3.2 曼哈顿距离3.3 切比雪夫距离3.4 闵可夫斯基距离3.5 标准化欧氏距离3.6 余弦距离3.7 汉明距离3.8 杰卡德距离3.9 马氏距离 4 K值怎么选5 kd树5.1 kd树简
基于距离的分类算法 监督学习 我们已经了解了两类问题：回归问题和分类问题，实际上这两类问题都属于监督学习问题。一般课本里对监督学习定义是指从标注数据中学习预测模型的机器学习问题，那什么是标注数据呢？我们回忆一下之前将的回归问题，我们本身就有一些自变量，我们也已知一些自变量
我已经有两年 ML 经历，这系列课主要用来查缺补漏，会记录一些细节的、自己不知道的东西。 已经有人记了笔记（很用心，强烈推荐）：https://github.com/Sakura-gh/ML-notes 本节内容综述 本节课由助教Arvin Liu补充一些前沿的技术，李老师讲的，其实有些老了。 首先复习模型压缩的四个流派。 Wh
