李航老師書上的的算法說明沒怎么看懂,看了網上的博客,悟出一套循環(建立好KD樹以后的K近鄰搜索),我想應該是這樣的(例子是李航《統計學習算法》第三章56頁;例3.3): 步驟 結點查詢標記 棧內元素(本次循環結束后) 最近點 ...
https: blog.csdn.net App article details 一:kd樹構建 以二維平面點 x,y 的集合 , , , , , , , , , , , 為例結合下圖來說明k d tree的構建過程。 一 構建步驟 .構建根節點時,此時的切分維度為 x ,如上點集合在 x 維從小到大排序為: , , , , , , , , , , , 其中中位數為 ,選擇中值 , 。 注: , ...
2020-06-06 13:45 1 1249 推薦指數:
李航老師書上的的算法說明沒怎么看懂,看了網上的博客,悟出一套循環(建立好KD樹以后的K近鄰搜索),我想應該是這樣的(例子是李航《統計學習算法》第三章56頁;例3.3): 步驟 結點查詢標記 棧內元素(本次循環結束后) 最近點 ...
K近鄰法 1基本概念 K近鄰法,是一種基本分類和回歸規則。根據已有的訓練數據集(含有標簽),對於新的實例,根據其最近的k個近鄰的類別,通過多數表決的方式進行預測。 2模型相關 2.1 距離的度量方式 定義距離 (1)歐式距離:p ...
k近鄰算法 算法(k近鄰法): 輸入:訓練數據集: 輸出:實例x所屬的類y (1)根據給定的距離度量,在訓練集中找到距離x最近的k個點,涵蓋這k個點的x的鄰域記為Nk(x) (2)在Nk(x)中根據分類決策規則(如多數表決)決定 ...
決策樹 決策樹是一種樹形結構,其中每個內部節點表示一個屬性上的判斷,每個分支代表一個判斷結果的輸出,最后每個葉子節點代表一種分類結果。 決策樹學習的三個步驟: 特征選擇 通常使用信息增益最大、信息增益比最大或基尼指數最小作為特征選擇的准則。 樹的生成 決策樹的生成 ...
第3章 k近鄰法 k近鄰法(k-nearest neighbor, k-NN)是一種基本分類與回歸方法。 k近鄰法假設給定一個訓練數據集,其 中的實例類別己定。分類時,對新的實例,根據其k個最近鄰的訓練實例的類別 通過多數表決等方式進行預測。k近鄰 法實際上利用訓練數據集 ...
Adaboost 適用問題:二分類問題 模型:加法模型 \[f(x)=\sum_{m=1}^{M} \alpha_{m} G_{m}(x) \] 策略:損失函數為指數函 ...
距離 分類決策 選出k個最近的點之后,馬上要進行多數表決 具體實現-kd樹 當了解了具體思想之 ...
決策樹(ID3、C4.5、CART) 1、決策樹基本介紹 決策樹是一種基本的分類與回歸方法,他既可以是if-then 規則的集合,也可以認為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。 主要有點:可讀性、分類快 本質:從訓練數據集中歸納出一組分類規則 2、 決策樹模型 ...