一、内容提要今天笔者同样以测井岩性分类为实例，为大家分享一种被称为“最简单的机器学习算法之一”的K-近邻算法(K-NearestNeighbor,KNN)。K-近邻算法（KNN，K-NearestNeighbor）可以用于分类和回归[1]。K-近邻算法，意思是每一个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表，以大多数邻居的特征代表该样本的特征，据此分类[2]。它的优势非常突出：思路简单、易于理解、易于实现，无需参数估计[3]。本期笔者将KNN算法应用在基于测井数据的岩性分类上。下面分为算法简介、实例计算与代码解读三个部分进行讲解。（代码获取方式详见文末）二、算法简介K-近邻算法K-近邻算法的计算过程
随着对CCA的深入研究，是时候对CCA进行一下总结了。本菜鸡主要研究方向为故障诊断，故会带着从应用角度进行理解。典型相关分析基本原理从字面意义上理解CCA，我们可以知道，简单说来就是对不同变量之间做相关分析。较为专业的说就是，一种度量两组变量之间相关程度的多元统计方法。关于相似性度量距离问题，在这里有一篇Blog可以参考参考。首先，从基本的入手。当我们需要对两个变量X，YX，YX，Y进行相关关系分析时，则常常会用到相关系数来反映。学过概率统计的小伙伴应该都知道的吧。还是解释一下。相关系数：是一种用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差
我目前正在使用MATLAB/Simulink和GoogleEarth进行飞行模拟项目。我想做的是让MATLAB/Simulink进行所有计算和模拟，并让GoogleEarth实时显示结果。为了连接这两个程序，我使用COM接口(interface)，而MATLAB/Simulink作为COM客户端，InternetExplorer作为COM服务器。在此之前，我一直在使用GoogleEarthCOMAPI而不是GoogleEarthAPI(javascript之一)。但是，某些功能在COMAPI中不可用或受限(例如:俯仰、滚动)。因此，我求助于Google地球插件。这是示例，Web应用程序
我一直在努力解决这个问题，但遇到了一些问题，所以我想我应该问问有更多经验的人。我有一个对象数组，可以说称为项目，我需要总结数组中不同对象的一些属性，并在最后总结它们。用户可以进行一些选择，我只需要总结他们给我的数组中唯一选择的属性，所以我想也许可以在lodash中使用_.pick函数。如果可能的话，我想在一个循环中这样做，因为项目数组最多可以有1000个项目。这是一个例子:varitems=[{'lightBlue':4,'darkBlue':2,'red':4,'orange':6,'purple':7},{'lightBlue':6,'darkBlue':5,'red':1,'or
1【数理知识】向量数乘，内积，外积，matlab代码实现2【数理知识】矩阵普通乘积，哈达玛积，克罗内克积，点乘，点积，叉乘，matlab代码实现文章目录1.向量基本形式2.向量的数乘3.向量的内积4.向量的外积Ref1.向量基本形式形如(a1a2⋮an)\left(\begin{matrix}a_1\\a_2\\\vdots\\a_n\\\end{matrix}\right)a1a2⋮an的形式称之为向量。2.向量的数乘指用一个数乘以向量中的每个元素b∗(a1a2⋮an)=(a1a2⋮an)∗b=(a1∗ba2∗b⋮an∗b)\begin{aligned}b*\left(\begi
一、分析1．什么是逻辑数据映射？它对ETL项目组的作用是什么？逻辑数据映射（LogicalDataMap）用来描述源系统的数据定义、目标数据仓库的模型以及将源系统的数据转换到数据仓库中需要做操作和处理方式的说明文档，通常以表格或Excel的格式保存如下的信息：目标表名：目标列名：目标表类型：注明是事实表、维度表或支架维度表。SCD类型：对于维度表而言。三种SCD（SlowlyChangingDimension）技术SCD1直接修改原维表信息，不保存任何维历史信息。SCD2创建新的记录而不删除或修改原有维信息。可通过为每条记录设定过期时间、生效时间两个字段来区分各历史记录和当前记录（历史记录的过
目录1热力图1.1简介1.2语法 2算例1（Python代码实现）2.1算例2.2Python代码2.3运行结果 3算例2（Python代码实现）4算例3（Python代码实现）4.1算例4.2Python代码4.3运行结果5相关性分析（皮尔逊，肯德尔，斯皮尔曼） （Matlab代码实现）1热力图1.1简介利用热力图可以看数据表里多个特征两两的相似度。seaborn.heatmap()热力图，常用于展示一组变量的相关系数矩阵，列联表的数据分布，通过热力图我们可以直观地看到所给数值大小的差异状况。热力图，又名相关系数图。根据热力图中不同方块颜色对应的相关系数的大小，可以判断出变量之间相关性的大小
背景对于任意一个场景，获取到的信号都是经过噪声污染过的，一些简单的加性噪声可以通过统计的特性进行滤除，而对于一些乘性的噪声，只能通过滤波进行滤除。在信号处理中，信号滤波会广泛使用。在做研究分析信号的特征时，直接读取到数据，然后分析特征；但是，要想解决实际场景中的问题，就需要一些工程化的思想，因为数据是实时产生的数据流，而滤波也需要实时计算。举个栗子:有一个5秒钟的音频信号，采样频率44100hz，需要滤波提取1500-3000hz频带的信号，假设实际中每次发出1秒钟的音频信号，以数据流的形式发送出来，共发送了5秒钟（实际是无限长的时间）。滤波器设计：基于MATLAB的FIR滤波器的设计音频信号
我反复收到此消息，我正在尝试将d3.js包含到我的分发文件中。Treating'd3.js'asexternaldependency我试过使用这个插件importincludePathsfrom'rollup-plugin-includepaths';varincludePathOptions={paths:['node_modules/d3/d3.min.js'],include:{d3:'d3'},};我错过了什么？ 最佳答案 注意:这是针对d3jsv4(我不确定v3是否可行)您需要使用rollup-plugin-node-re
目录第一章人工智能绪论第二章知识与谓词第三章谓词与自然演绎推理第四章语义网表示法和框架表示法第五章归结原理第六章置换和合一第七章定理证明和问题求解第八章状态空间法和问题归约法第九章启发式搜索第十章与或图搜索第十一章博弈树搜索第十二章可信度推理模型第十三章Bayes推理第十四章概率推理第十五章机器学习第十六章神经网络第一章人工智能绪论选择题认识智能的观点包括：思维理论、知识阈值理论、进化理论思维方式包括：抽象思维、形象思维、灵感思维人工智能研究的领域包括：符号智能、计算智能、机器学习、机器感知智能包含的能力包括：感知能力、记忆和思维能力、学习和自适应能力、行为能力图灵测试是图灵在1950年在论文
