降维与度量学习KNN–k近邻学习降维MDS算法主成分分析PCA核化线性降维流形学习度量学习
KNN–k近邻学习KNN基于某种距离度量在训练集中找出与其距离最近的k个带有真实标记的训练样本,然后给基于这k个邻居的真实标记来进行预测分类任务:投票法或者加权投票法(基于距离远近,距离越近的样本权重越大)回归任务:平均法或者加权平均法(基于距离远近,距离越近的样本权重越大) KNN算法的核心在于k值的选取以及距离的度量。k值选取太小,模型很容易受到噪声数据的干扰,例如:极端地...
格雷码与二进制码的转换
geGray Code是1880年由法国工程师Jean-Maurice-Emlle Baudot发明的一种编码,是一种绝对编码方式,典型格雷码是一种具有反射特性和循环特性的单步自补码,它的循环、单步特性消除了随机取数时出现重大误差的可能,它的反射、自补特性使得求反非常方便。格雷码属于可靠性编码,是一种错误最小化的编码方式,因为,虽然自然二进制码可以直接由数/模转换器转换成模拟信号,但在某些情况,例