李航老师书上的的算法说明没怎么看懂,看了网上的博客,悟出一套循环(建立好KD树以后的K近邻搜索),我想应该是这样的(例子是李航《统计学习算法》第三章56页;例3.3): 步骤 结点查询标记 栈内元素(本次循环结束后) 最近点 ...
https: blog.csdn.net App article details 一:kd树构建 以二维平面点 x,y 的集合 , , , , , , , , , , , 为例结合下图来说明k d tree的构建过程。 一 构建步骤 .构建根节点时,此时的切分维度为 x ,如上点集合在 x 维从小到大排序为: , , , , , , , , , , , 其中中位数为 ,选择中值 , 。 注: , ...
2020-06-06 13:45 1 1249 推荐指数:
李航老师书上的的算法说明没怎么看懂,看了网上的博客,悟出一套循环(建立好KD树以后的K近邻搜索),我想应该是这样的(例子是李航《统计学习算法》第三章56页;例3.3): 步骤 结点查询标记 栈内元素(本次循环结束后) 最近点 ...
K近邻法 1基本概念 K近邻法,是一种基本分类和回归规则。根据已有的训练数据集(含有标签),对于新的实例,根据其最近的k个近邻的类别,通过多数表决的方式进行预测。 2模型相关 2.1 距离的度量方式 定义距离 (1)欧式距离:p ...
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 ...
决策树 决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶子节点代表一种分类结果。 决策树学习的三个步骤: 特征选择 通常使用信息增益最大、信息增益比最大或基尼指数最小作为特征选择的准则。 树的生成 决策树的生成 ...
第3章 k近邻法 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是一种基本分类与回归方法。 k近邻法假设给定一个训练数据集,其 中的实例类别己定。分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别 通过多数表决等方式进行预测。k近邻 法实际上利用训练数据集 ...
Adaboost 适用问题:二分类问题 模型:加法模型 \[f(x)=\sum_{m=1}^{M} \alpha_{m} G_{m}(x) \] 策略:损失函数为指数函 ...
距离 分类决策 选出k个最近的点之后,马上要进行多数表决 具体实现-kd树 当了解了具体思想之 ...
决策树(ID3、C4.5、CART) 1、决策树基本介绍 决策树是一种基本的分类与回归方法,他既可以是if-then 规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。 主要有点:可读性、分类快 本质:从训练数据集中归纳出一组分类规则 2、 决策树模型 ...