我目前有一个reddit克隆类型的网站。我正在尝试根据我的用户之前喜欢的帖子推荐帖子。看起来K最近邻或k均值是执行此操作的最佳方法。我似乎无法理解如何实际实现它。我看过一些数学公式(例如k表示维基百科页面)，但它们对我来说并没有真正意义。有人可以推荐一些伪代码，或者可以查看的地方，以便我更好地了解如何执行此操作吗？ 最佳答案 K最近邻(又名KNN)是一种分类算法。基本上，您采用包含N个项目的训练组并对它们进行分类。如何对它们进行分类完全取决于您的数据，以及您认为该数据的重要分类特征是什么。在您的示例中，这可能是帖子类别、谁发布了该项
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
我正在使用JFreeChartXYPLot绘制具有不同标签的XYData集。我为不同的标签创建了不同的XYSeries对象，这样我就可以为不同的标签使用不同的颜色。现在我需要更改每个XYDataSeries中特定点(测试数据)的形状，如下所示.在上面的绘图中，有蓝色和红色两种不同的XYSeries。在这两个中，我需要将一些点(测试数据)的形状更改为X而不是circle。在JFreeChart中有可能吗？Thispost解释了如何对整个数据集执行此操作，但我只想更改特定点下面是我目前写的代码publicstaticMapcreateXYSeries(Data[]dataSet){Mapx
我在Java中使用Opencv3，我试图在其他图像上找到小图像(如25x25像素)。但是FeatureDetector在小图像上检测(0,0)大小的Mat。MatsmallImage=...FeatureDetectordetector=FeatureDetector.create(FeatureDetector.ORB);DescriptorExtractordescriptor=DescriptorExtractor.create(DescriptorExtractor.ORB);DescriptorMatchermatcher=DescriptorMatcher.create(D
准备做一个基于opencv与mediapipe手势关键点检测的软件借鉴了基于opencv与mediapipe手势关键点检测，并使用KNN近邻算法手势识别（石头、剪刀、布）的python代码实现_mediapipe石头剪刀布-CSDN博客在这个博文中，需要实现采集摄像头数据，为了方便实现，做了一个简单的数据采集的程序，可以实现每5秒一次的数据采集，但是标记信息guesture需要手动输入：importcv2importmediapipeasmpimportcsvimportosimporttime#初始化MediaPipe手部模块mp_hands=mp.solutions.handshands=
本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测，应用LogisticRegression实现逻辑回归预测，应用DecisionTreeClassifier实现决策树分类，应用RandomForestClassifie实现随机森林算法，应用Kme
我正在尝试减去这block积木。.为此，我使用了opencv3.0提供的KNN算法。为了初始化背景模型，我使用了40个没有砖block的帧。总的来说，它工作得很好。(带阴影的砖)唯一的问题是算法在第58帧左右开始松动砖block(图片显示第62帧)在第64帧之后，我只得到黑色图像。我知道如果砖block会移动就不会发生这种情况，但不幸的是有很长的序列它不会移动。有人知道解决这个问题的方法吗？PS:我试过玩弄的历史参数cv::createBackgroundSubtractorKNN(inthistory,doubleThreshold,booldetectShadows=true)但是
我正在研究多维vector的快速神经网络搜索。(比如在提取和计算特征向量后搜索相似图像)我目前正在使用ORB，它用一些位串来描述它的关键点。要比较2个描述符，ORB需要汉明距离。我读过LSH基于Eucliand距离(L2)或Manathann距离(L1)计算其哈希表。这是否意味着LSH不是需要汉明距离的vector比较的选项？编辑LSH可以使用汉明距离，因为它根据初始位串上的子串创建哈希表，这就是它起作用的原因 最佳答案 汉明距离等同于限制为boolvector的L1(曼哈顿)距离。 关
kNN- K-nearestneighbor定义kNN（即k最近邻算法）是一种机器学习算法，它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。这种基于实例的学习为kNN提供了“惰性学习（lazylearning）”名称，并使算法能够执行分类或回归问题。kNN的假设是相似的点可以在彼此附近找到——物以类聚。作为一种分类算法，kNN将新数据点分配给其邻居中的多数集。作为一种回归算法，kNN根据最接近查询点的值的平均值进行预测。kNN是一种监督学习算法，其中“k”代表分类或回归问题中考虑的最近邻的数量，“NN”代表为k选择的数量的最近邻。kNN算法简史kNN最初由EvelynFix
本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测，应用LogisticRegression实现逻辑回归预测，应用DecisionTreeClassifier实现决策树分类，应用RandomForestClassifie实现随机森林算法，应用Kme
