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2
回答
最近
点
对
算法
我目前正致力于在C++中实现
最近
点
对
算法
。也就是说,给定点列表(x,y),找出具有最小欧几里德距离的
点
对
。我对此做了研究,我
对
算法
的理解如下(如果我错了,请纠正我): 将点数组沿中间递归拆分,找到左右半部分距离最小的
点
对
。按y坐标
对
左右两半进行排序,并将左侧的每个
点
与右侧的6个
最近
邻居(按y坐标)进行比较。这背后有一些理论上的东西,但这是我
对
需要
浏览 6
提问于2011-10-14
得票数 3
1
回答
基于欧氏距离的
概率
、
、
、
我正在研究一种用于多个仓库车辆路径
问题
的遗传
算法
。我正在根据客户到仓库的距离来创建候选解决方案。我已经创建了一种方法,为每个仓库为每个客户提供服务的
概率
。depotProbability = (maximumDistance - currentDepotDistance) / totalDistance 虽然这个公式有效,但我希望能以某种方式增加或降低
概率
我希望能够从
最近
的仓库总是被选择的
点
转移到仓库被随机分配的
点
。 在接受的答案中实现该
浏览 5
提问于2016-06-10
得票数 1
回答已采纳
2
回答
测量向量间距离
、
、
将向量看作一个离散的
概率
分布(这是有意义的),并计算一些散度测度。 抱歉,我有个小
问题
,但我得先找个地方. 谢谢!
浏览 1
提问于2013-09-27
得票数 0
4
回答
如何从具有非均匀
概率
的列表中选择值?
、
我在看初始化
算法
。该
算法
的以下两个步骤产生了非均匀
概率
: 在C++中,如何用这种规定的加权
概率
分布进行选择?
浏览 0
提问于2011-12-19
得票数 5
回答已采纳
1
回答
监督学习分类
、
、
、
、
我知道k-NN是一种分类方案,对于你想要分类的每个
点
,取k个
最近
的邻居,然后使用一定的距离,并使用多数投票
对
点
进行分类。有没有一个类似的回归
算法
,只有一个类,A类,你有一个数据集,在特征空间中的一些(而不是所有)点在A类中,为了计算特征空间中的一个新点在A类中的
概率
,你看一下A类的点在距离k内的密度?
浏览 14
提问于2019-01-09
得票数 0
2
回答
Rabin的
最近
邻居(
最近
的
点
对
)
算法
?
、
、
所以我正在尝试寻找关于Michael Rabin的
算法
的细节,该
算法
在O(n)时间内找到给定2D中的一组
点
的
最近
邻居。出于某种原因,谷歌搜索完全让我失望了。我找到的最好的(也是唯一的)描述是:。
浏览 8
提问于2011-02-16
得票数 5
回答已采纳
1
回答
随机最大二部匹配
问题
的求解
、
、
、
、
它表示a匹配b的
概率
(确定性级别),或者换句话说,a与b的匹配程度(反之亦然),因为pij == b必须找到具有最高
概率
/确定性的匹配,并找出描述matchingevery元素的
对
(a,b),如果可能的话,必须与另一组中的另一组匹配/配对(例如在标准的二部匹配
问题
中),我想计算一个数字,它近似地表示获得的匹配的不确定程度(假设0代表随机猜测,1代表确定性)两个人被要求在一张纸上写字母a,
浏览 2
提问于2011-02-28
得票数 0
2
回答
用于像素聚类的高斯混合模型
、
、
、
我有一小组航空图像,其中图像中可见的不同地形已被人类专家标记。例如,一幅图像可能包含植被、河流、落基山脉、农田等。每幅图像可能有一个或多个这些标记的区域。使用这个小的标签数据集,我想为每种已知的地形类型拟合一个高斯混合模型。完成此操作后,对于在图像中可能遇到的每N种地形,我将拥有N个GMM。 现在,给定一个新图像,我想通过将像素分配给最可能的GMM来确定每个像素属于哪个地形。这是正确的思路吗?如果是,我该如何使用GMM对映像进行群集
浏览 37
提问于2019-05-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
K-均值++聚类
算法
、
、
K-means++的
算法
是: 取一个质心c(i),从数据集中随机选取一个质心c(i),取一个新的质心c(I),从数据集中选择一个实例x(i),其
概率
为D(X(i))^2/Sum(D(X(j))^2)从j=1到m,其中D(X(i))是实例与所选
最近
的质心之间的距离。这个参数m在
概率
求和中的作用是什么?
浏览 3
提问于2022-08-09
得票数 -1
3
回答
如何实现非均匀
概率
分布?
、
、
、
我正在尝试在遗传
算法
中实现非均匀
概率
分布。如果你需要更多关于这个
问题
的信息,请随时问我! 提前感谢!
浏览 2
提问于2010-06-23
得票数 2
回答已采纳
2
回答
“标准”k-均值聚类和快速k-均值有什么区别?
、
快速k-均值
算法
是如何工作的,它与标准k-均值有什么不同?
浏览 4
提问于2015-02-05
得票数 1
1
回答
K近邻
K-
最近
邻
算法
是一种判别分类器还是生成分类器?我对此的第一个想法是,它是生成的,因为它实际上使用Bayes定理来计算后验。进一步研究,它似乎是一种判别模型。但我找不到解释。
浏览 0
提问于2014-12-13
得票数 4
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1
回答
寻找相似的高维向量
对于第一个列表中的每个元素,我希望在第二个列表中找到
最近
的元素。这样一个最接近的元素可能与我正在搜索的元素相差几千位。所以我在寻找一种速度更快的
算法
。 假设我有d=10000,m=1十亿和n=100十亿,我希望
算法
能在几天内终止。第一个列表中的元素是通过从第二个列表中获取一个随机元素并以相同的
概率
(p< 0.5 )翻转每个位来创建的。我想支持尽可能接近0.5的p值。我
对
概率
算法
很在行,它们能找到高
概率
的匹配。
浏览 0
提问于2016-01-16
得票数 6
2
回答
最近
点
对
(线性一维情况)
算法
、
我在辅导一个学生,她的作业之一是描述一维情况下最接近的
点
对
的O(nlogn)
算法
。但限制是她不能使用分而治之的方法。我从几年前一个用户发布的
问题
中理解了二维情况。然而,对于一维的情况,我只能想到一个解决方案,包括检查直线上的每个
点
,并将其与其左侧和右侧
最近
的
点
进行比较。但是这个解决方案不是O(nlogn),因为检查每个点将花费与n成比例的时间,并且每个
点
的比较将花费与2n成比例的时间。如果不使用分而治之的方法,我不确定log(n)从何而来。
浏览 2
提问于2014-10-10
得票数 1
4
回答
生成具有定义的最小和最大距离的随机
点
我需要在2D空间中生成
点
的
算法
思想,定义了点之间的最小和最大可能距离。最基本的是,我想要找到一个好的方法来在充满点的2D空间中插入
点
,这样
点
就有随机的位置,但也比MINIMUM_DISTANCE_NUM多,离
最近
的
点
比MAXIMUM_DISTANCE_NUM少。我需要它用于游戏,所以它应该是快速的,而不是依赖于随机
概率
。
浏览 1
提问于2012-01-20
得票数 6
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1
回答
从数据列表中预测最可能项的
算法
、
、
每个列表都有项目,这些项目可能会重复(不是一组),例如:我需要一些
算法
(也许是一些机器学习
算法
?)它回答了以下
问题
: 给定一个新的和未知的部分项目列表,例如,{A,B},根据我从以前的列表中所知道的,C出现在列表中的
概率
是多少。如果可能,我想要一个更细粒度的
概率
:给定一些部分列表L,C在列表中出现一次的
概率
是多少,它出现两次的
概率
是多少,等等。顺序并不重要。C在{A,B}中出现两次的
概率
应等于它在{
浏览 7
提问于2016-09-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
数据点被很好分类的
概率
、
、
、
我有标记和未标记数据的混合,最后一个我想使用半监督学习
对
其进行分类。假设我已经有了一个
算法
,它在预测训练子样本的标签时给了我最好的准确性。我想用这个
算法
来预测未加标签的子样本的标签。我只想从伪标记数据中选择那些被很好分类的
概率
高于0.8的
点
,并重复该过程,直到所有未标记的数据都以高
概率
进行了伪标记。我怎样才能做到这一
点
呢?有没有代码或内置函数可以帮助我计算这样的
概率
?
浏览 24
提问于2020-04-16
得票数 0
1
回答
Lightgbm置信区间
、
、
我想为我训练过的lightgbm模型的每个样本计算一个置信区间。我想知道是否可以用lightgbm来实现类似的想法。特别是:这能在科学学习中完成吗? 从训练分位数模型的替代方案中,是否有其他方法来获得预测光照的置信区间?
浏览 0
提问于2020-06-18
得票数 3
1
回答
具有最小汉明距离的
对
的快速计算
、
问题
朴素的实现计算所有成对距离,对对进行排序,并返回距离最小的k: O(N^2)。有没有更好的数据结构或
算法
?看起来不能使用来自的想法,因为没有单个查询整数。
浏览 0
提问于2011-08-17
得票数 4
回答已采纳
1
回答
用
概率
算法
求解DLOG lsb
、
下面是
问题
我是否可以从比特币公钥中得知私钥是奇数还是偶数?给出了具有不可忽略
概率
p的LSB的
算法
/Oracle,并给出了
概率
浏览 0
提问于2021-11-28
得票数 2
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