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机器学习常用算法(一)R树的原理

R树是树的数据结构用于空间的访问方法,即索引多维信息等地理坐标,矩形或多边形。R树是由安东宁Guttman提出的在1984[1 ]已发现在理论和应用的环境中大量使用。[2 ]一个树常见的实际使用情况可能是存储空间的物体如餐馆的位置,或者说典型的地图是由多边形:街道,建筑,湖泊,海岸线的轮廓,并找到答案,快速查询如“找到所有的博物馆在我的当前位置”2公里,“在我的2公里位置检索所

#数据结构#搜索
计算机领域国际会议分区表

计算机领域国际会议分区表DataBases数据库/数据挖掘/内容检索Software Engineering:软件工程Security: 网络与信息安全Architecture 计算机体系结构Programming Languages: 程序设计语言System Technology 计算机软件系统技术

#数据库#数据挖掘
Scale(标准化)和Normalization(正则化) 区别

一、标准化(Z-Score)标准化或者去除均值和方差缩放公式为:(X-mean)/std计算时对每个属性/每列分别进行。将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差。得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1。实现时,有两种不同的方式:使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化。使用sklearn.prep

#sklearn
python 实现 knn分类算法 (Iris 数据集)

1、KNN分类算法KNN分类算法(K-Nearest-Neighbors Classification),又叫K近邻算法,是一个概念极其简单,而分类效果又很优秀的分类算法。他的核心思想就是,要确定测试样本属于哪一类,就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本,然后看这K个样本大部分属于哪一类,那么就认为这个测试样本也属于哪一类。简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。KNN算法不仅

#python
计算机领域国际会议分区表

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#数据库#数据挖掘
NumPy的详细教程

NumPy的详细教程先决条件在阅读这个教程之前,你多少需要知道点python。如果你想从新回忆下,请看看 PythonTutorial .如果你想要运行教程中的示例,你至少需要在你的电脑上安装了以下一些软件:PythonNumPy这些是可能对你有帮助的:ipython 是一个净强化的交互PythonShell,对探

#python#numpy
计算机视觉、模式识别、机器学习相关方向资源

牛人主页(主页有很多论文代码)Serge Belongie at UC San DiegoAntonio Torralba at MITAlexei Ffros at CMUCe Liu at Microsoft Research New EnglandVittorio Ferrari at Univ.of EdinburghKristen Grauman at UT AustinDevi

#计算机视觉#机器学习#数据挖掘
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