按照计划是绘制一个封闭的立方体，六个面都是有的，可从上面的效果来看并不是，立方体的有些面丢失了，只有后面的那个面，前面的面没了。
新的一周又开始了，作为引子的review，还是有点长的，大家可以耐心的读读，绝对会让你有种豁然开朗的感觉。下周的重点是统计语言模型，别想的那么复杂，实际上就是贝叶斯概率和线性代数。窃以为，所谓以代码来讲解算法的，就是在培训码农，而不是一名合格的程序员。虽然，作为应用的学科，证明并不是那么像纯数学那样重要，但总归还是得明白原理吧。
OpenGL 深度测试是指在片段着色器执行之后，利用深度缓冲所保存的深度值决定当前片段是否被丢弃的过程。
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k-近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。 一、基于实例的学习。 1、已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。 从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。 2、基于实例的方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上，很多技术只建立目标函数的局部逼近，将其应用于与
k近邻算法是机器学习中最简单的算法之一，他是入门机器学习中的第一个算法。K近邻算法：
以图搜图、商品推荐、社交推荐等社会场景中潜藏了大量非结构化数据，这些数据被工程师们表达为具有隐式语义的高维向量。为了更好应对高维向量检索这一关键问题，杭州电子科技大学计算机专业硕士王梦召等人探索并实现了「效率和精度最优权衡的近邻图索引」，并在数据库顶会 VLDB 2021 上发表成果。
一、近邻算法(Nearest Neighbors) 1、近邻算法的概念 近邻算法(Nearest Neighbors)是一种典型的非参模型，与生成方法(generalizing method)不同的
- $k$近邻法 (k-Nearest Neighbor;kNN) 是一种比较成熟也是最简单的机器学习算法，可以用于基本的分类与回归方法
K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的分类和回归算法，它通过比较新样本与训练样本的距离来进行预测。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的K近邻算法，并介绍其原理和实现过程。
k最近邻(kNN)算法是机器学习中最简单、最易于理解的分类算法之一。它基于实例之间的距离度量来进行分类，并且没有显式的训练过程。本文将介绍k最近邻算法的基本原理和使用方法，并通过一个示例来说明其应用过程。
编辑部 大家期待已久的R语言版块终于和你们见面了。本期是我们R语言编辑部Chen 编辑的文章。希望大家有所收获！ 1、引言 构建量化策略，首先需要找到具有所谓alpha的特征量，将这些特征量输入到数学模型学习出买入或者卖出信号，然后根据一定的出场规则出场。数学模型各种各样，有诸如线性回归、logistic回归的线性模型; 也有诸如神经网络、支持向量机等非线性模型。数学模型的目的是尽可能的将具有alpha的特征量准确的翻译成买入或者是卖出信号。相同的特征量，不同的模型，其翻译的精度是不一样的，所谓翻译精
目前，机器学习中的K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)算法被认为是处理文本分类的最好方法。但KNN分类算法有以下的缺陷：
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。
K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做分类预测时一般采用多数表决法，即训练集里和预测样本特征最近的K个样本，预测结果为里面有最多类别数的类别。KNN做回归预测时一般采用平均法，预测结果为最近的K个样本数据的平均值。其中KNN分类方法的思想对回归方法同样适用，因此本文主要讲解KNN分类问题，下面我们通过一个简单例子来了解下KNN算法流程。 如下图所示，我们想要知道绿色点要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色正方形？我们利用KNN思想，如果假设K=3，选取三个距离最近的类别点，由于红色三角形所占比例为2/3，因此绿色点被赋予红色三角形类别。如果假设K=5，由于蓝色正方形所占比例为3/5，因此绿色点被赋予蓝色正方形类别。
这是《算法图解》第十篇读书笔记，内容主要是K邻近算法的介绍。 1.K近邻算法简介 K近邻算法（K-nearest neighbor）是一个给定训练数据，根据样本数据最近的K个实例的类别来判断样本数据的类别或数值的算法。该算法可细分为两种类型：判断样本类别的分类算法，计算样本数据的值的算法。 2.python实现方式 可用python的scikit-learn包实现K近邻算法。 调用包的方式如下： from sklearn import neighbors #K近邻算法的分类算法 classifier=ne
最大最小距离和层次聚类算法的一个共同特点是某个模式一旦划分到某一类之后，在后续的算法过程中就不再改变了，而简单聚类算法中类心一旦选定后，在后继算法过程中也不再改变了。因此，这些方法效果一般不会太理想。
作者：Moez Draief, Konstantin Kutzkov, Kevin Scaman, Milan Vojnovic
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，即由你的“邻居”来推断出你的类别
K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。本文将深入讲解Python中的K近邻算法，包括算法原理、距离度量、K值选择、优缺点，以及使用代码示例演示KNN在实际问题中的应用。
本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree（Kd树）。Kd-Tree，即K-dimensional tree，是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor)，例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理，然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍，最后给出一些参考文献和开源实现代码。
K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。
作者 | Charmve 来源 | 迈微AI研习社 k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基x`于实例学习的相关概念。 基于实例的学习 已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。 从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。 基于实例的方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上
最近邻搜索 ( NNS ) 作为 邻近搜索（proximity search） 的一种形式，是在给定集合中找到与给定点最接近（或最相似）的点的优化问题（optimization problem）。相似度通常用不相似函数表示：对象越不相似，函数值越大。
目录 1 K-近邻算法（KNN, k-NearestNeighbor) 2 K-近邻算法详述 3 K-近邻算法图片识别分类 4 参考文献 1 K-近邻算法（KNN, k-NearestNeighbor) 1.1 概念介绍 K-近邻算法(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法由Cover和Hart在1968年首次提出。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的
在K近邻法(KNN)原理小结这篇文章，我们讨论了KNN的原理和优缺点，这里我们就从实践出发，对scikit-learn 中KNN相关的类库使用做一个小结。主要关注于类库调参时的一个经验总结。
摘要：本篇主要介绍基于最近邻算法的广告素材图片聚类实践。首先介绍了项目背景，为了提升品控需要对广告素材图片进行聚类操作；然后重点介绍了我们线上广告素材聚类方案实践，基于基于ResNet-18获取图片特征向量表示，然后基于最小距离阈值对图片进行聚类，使用的是基于scikit-learn最近邻算法计算图片相似距离，最后介绍了详细流程。对于希望将广告素材图片进行聚类操作的小伙伴可能有帮助。
选自towardsdatascience 作者：Marie Stephen Leo 机器之心编译 编辑：小舟、杜伟 数据科学经典算法 KNN 已被嫌慢，ANN 比它快 380 倍。 在模式识别领域中，K - 近邻算法（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。K - 近邻算法非常简单而有效，它的模型表示就是整个训练数据集。就原理而言，对新数据点的预测结果是通过在整个训练集上搜索与该数据点最相似的 K 个实例（近邻）并且总结这 K 个实例的输出变量而得出的。KN
一句话就可以概括出KNN（K最近邻算法）的算法原理：综合k个“邻居”的标签值作为新样本的预测值。更具体来讲KNN分类过程，给定一个训练数据集，对新的样本Xu，在训练数据集中找到与该样本距离最邻近的K（下图k=5）个样本，以这K个样本的最多数所属类别（标签）作为新实例Xu的预测类别。
作者：崔家华 东北大学|模式识别与智能系统研究生 量子位 已获授权编辑发布 在模式识别领域中，K-近邻算法（KNN算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。 在这篇文章中，作者先详细介绍了K-近邻算法的基础知识，接着在Python 3中演示了约会网站配对实战和sklearn手写数字识别。形象生动，简明易懂。 在文章正式开始前，可能你需要这些信息—— Github代码获取： https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/ Python版本： Python3
本文取自《机器学习实战》第二章，原始为python2实现，现将代码移植到python3，且原始代码非常整洁，所以这本书的代码很值得学习一下。
什么是K近邻? K近邻一种非参数学习的算法，可以用在分类问题上，也可以用在回归问题上。 什么是非参数学习？ 一般而言，机器学习算法都有相应的参数要学习，比如线性回归模型中的权重参数和偏置参数，SVM
《机器学习实战》一书介绍的第一个算法是k-近邻算法。简单的说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。
K近邻算法又称KNN，全称是K-Nearest Neighbors算法，它是数据挖掘和机器学习中常用的学习算法，也是机器学习中最简单的分类算法之一。KNN的使用范围很广泛，在样本量足够大的前提条件之下它的准确度非常高。
k近邻(k-NearestNeighbor)学习是一种最简单的监督学习算法，工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最近的k个训练样本，然后基于这k个邻居的信息来进行预测。通常，在分类任务中使用投票法，即选择这k个样本职工出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可以使用平均法，即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果；还可以基于距离远近来进行加权平均或者加权投票，距离越远的样本权重越大。
人类一直有一个梦想，造一个智能机器，让机器帮助我们实现自己的心愿。就像小时候看的动画片《葫芦娃》，如意如意随我心意快快显灵，如意如意，一听这个名字就知道它是代表吉祥的物件，寓意“如君所愿”。随着科技的发展，机器学习（Machine Learning）逐渐成熟得到行业应用。
**k-近邻算法（kNN），**它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前 k个最相似的数据，这就是 k- 近邻算法中k的出处 , 通常k是不大于 20 的整数。 最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)，SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中，具体如下图所示，算法流程如下。
KNN（k-nearst neighbors，KNN）作为机器学习算法中的一种非常基本的算法，也正是因为其原理简单，被广泛应用于电影/音乐推荐等方面，即有些时候我们很难去建立确切的模型来描述几种类别的具体表征特点，就可以利用天然的临近关系来进行分类；
作者：51CTO博主 RaySaint 先前一篇文章《SIFT算法研究》讲了讲SIFT特征具体是如何检测和描述的，其中也提到了SIFT常见的一个用途就是物体识别，物体识别的过程如下图所示： 如上图(
在局部线性嵌入(LLE)原理总结中，我们对流形学习中的局部线性嵌入(LLE)算法做了原理总结。这里我们就对scikit-learn中流形学习的一些算法做一个介绍，并着重对其中LLE算法的使用方法做一个实践上的总结。
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。
文章：Faster-LIO: Lightweight Tightly Coupled Lidar-inertial Odometry using Parallel Sparse Incremental Voxels
（6）使用算法：首先需要输入样本数据和结构化输出结果，然后运行k-近邻算法判断输入数据分别属于那个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。
所谓的近邻表求解，就是给定N个原子的体系，找出满足cutoff要求的每一对原子。在前面的几篇博客中，我们分别介绍过CUDA近邻表计算与JAX-MD关于格点法求解近邻表的实现。虽然我们从理论上可以知道，用格点法求解近邻表，在复杂度上肯定是要优于传统的算法。本文主要从Python代码的实现上来具体测试一下二者的速度差异，这里使用的硬件还是CPU。
最近邻算法可以说是最简单的分类算法，其思想是将被预测的项归类为和它最相近的项相同的类。我们通过简单的计算比较即将被预测的项与已有训练集中各项的距离（差距），选择其中差距最小的一项，该项的类别即为我们即将预测的类别。
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