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时间:2024-11-28 19:06:31 来源:存档源码售卖

1.深入浅出KNN算法(原理解析+代码实现)
2.数据结构专题(三) | iVox (Faster-Lio): 智行者高博团队开源的算算法增量式稀疏体素结构 & 源码解析
3.视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例(20)-蚁群算法
4.sklearn:Python语言开发的通用机器学习库
5.手动计算LOF异常检测算法

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深入浅出KNN算法(原理解析+代码实现)

       KNN算法,即K最邻近算法,法源是代码一种基于“相似性”进行分类的简单方法。它通过比较样本间的算算法“距离”来决定其类别归属,与K-means聚类算法有所区别,法源前者是代码jpa maven 源码下载监督学习,后者是算算法无监督学习。KNN的法源核心思想是“物以类聚,人以群分”,代码即样本的算算法分类取决于与其最邻近的K个已知样本的类别倾向。

       衡量距离是法源KNN的关键,常用的代码距离度量包括欧氏距离、明可夫斯基距离、算算法曼哈顿距离、法源切比雪夫距离和马氏距离。代码这些距离公式根据参数的不同,定义了不同类型的距离。KNN的决策过程是,新样本的类别由其与K个最邻近训练样本中类别分布最多的类别决定,但实际决策时,需要考虑距离的加权影响,即距离近的app直播源码破解样本权重更大。

       以下是一个简单的代码实现示例,假设我们有一个数据集(部分展示):

       数据集(示例):

       源码(简化版):

       在这个代码片段中,会根据数据集中的距离计算出K个最近邻,然后根据加权原则确定新样本的类别。这段代码展示了KNN算法的具体应用过程。

数据结构专题(三) | iVox (Faster-Lio): 智行者高博团队开源的增量式稀疏体素结构 & 源码解析

       在年初,智行者高博团队和清华大学联合发表了Faster-Lio的工作,该成果收录于IEEE RA-Letters,其开源代码展示了如何通过增量式稀疏体素结构iVox,提升Lidar-inertial Odometry(LIO)的算法效率。相较于MaRS-Lab的FastLio2,Faster-Lio在保持精度的同时,得益于iVox的设计,尤其是在增删操作上的高效性,显著减少了维护local map和查询近邻的时间。

       高博在知乎文章中详细解读了Faster-Lio,特别是iVox的创新设计。我们从数据结构的角度出发,通过简化的方式解释iVox:首先,利用哈希表(如C++的std::unordered_map)将体素空间坐标作为key,通过精心设计的emwin双缓冲源码空间哈希函数映射到有限的索引空间,实现快速的增删操作。哈希表的优化和抗冲突设计使得碰撞概率极低,即使有冲突,也能快速忽略。

       此外,iVox采用了伪希尔伯特曲线(PHC)来组织体素,这种曲线将高维空间划分为一系列单元,并通过分段曲线连接,便于一维空间索引。尽管希尔伯特曲线是理想化的,但在工程实践中,PHC在接近填充空间的同时,保持了可接受的实现复杂度。

       Faster-Lio的源码解析显示,核心在于IVox类,其中grids_map_和grids_cache_是关键数据结构。AddPoints()负责增量点的添加,通过哈希查找确保高效,而GetClosestPoint()则通过kNN搜索找到最近邻。

       尽管论文与代码存在一些差异,如体素过时删除策略,strongwan的源码分析但整体上,iVox的设计思路清晰,哈希表和空间组织策略的结合使得其在实际应用中表现出色。然而,对于体素内点的处理,实际工程中可能更倾向于简化,例如通过体素降采样和八叉树结构,这些方法在某些场景下可能会比PHC更易于实现。

       最后,作者WGH无疆强调,iVox是简单实用的解决方案,但希尔伯特曲线在工程实践中的优势可能有限,尤其是在点数不多的情况下。未来,他们将探讨其他类似的工作,如CMU的Super Odometry,其中可能结合了哈希表和八叉树。欢迎大家继续关注和交流。

视觉机器学习讲-MATLAB源码示例()-蚁群算法

       蚁群算法是一种概率型优化算法,由Marco Dorigo在年提出,灵感来源于蚂蚁觅食路径的dubbo源码深度分析发现过程。该算法具备分布计算、信息正反馈和启发式搜索特性,是一种全局优化算法。在蚁群系统中,蚂蚁通过释放信息素进行信息传递,蚁群整体能够实现智能行为。经过一段时间后,蚁群会沿着最短路径到达食物源,这一过程体现了一种类似正反馈的机制。与其他优化算法相比,蚁群算法具有正反馈机制、个体间环境通讯、分布式计算和启发式搜索方式等特点,易于寻找到全局最优解。

       蚁群算法广泛应用于组合优化问题,如旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题、车辆路由问题、图着色问题和网络路由问题等。其在网络路由中的应用受到越来越多学者的关注,相较于传统路由算法,蚁群算法具有信息分布式性、动态性、随机性和异步性等特点,非常适合网络路由需求。

       深入学习蚁群算法的具体原理,请参考《机器学习讲》第二十讲内容。本系列文章涵盖了机器学习领域的多个方面,包括Kmeans聚类算法、KNN学习算法、回归学习算法、决策树学习算法、随机森林学习算法、贝叶斯学习算法、EM算法、Adaboost算法、SVM算法、增强学习算法、流形学习算法、RBF学习算法、稀疏表示算法、字典学习算法、BP学习算法、CNN学习算法、RBM学习算法、深度学习算法和蚁群算法。MATLAB仿真源码和相关数据已打包提供,欢迎查阅和使用。

sklearn:Python语言开发的通用机器学习库

       sklearn,Python中的强大机器学习工具,对于实际项目应用,即便基础理论不足,也能通过API直接操作。它不仅是算法库的典范,其详尽文档如同《金刚经》般指导学习者入门。

       sklearn库的核心价值在于其广泛且完善的算法覆盖,以及易懂的文档设计。掌握基本的机器学习理论,结合sklearn提供的基础概念,如training data和model selection,就能有效利用其功能。它主要分为六个模块:分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理。

       实现机器学习项目通常分三步:数据预处理、模型构建与预测以及模型评估。以Iris数据集为例,通过数据划分、kNN分类,我们能快速上手sklearn的API。模型评估则涉及精确率、召回率等指标,确保模型效果。

       虽然深入理解sklearn需要一定的理论基础,但实际应用中,调用API而非底层实现更为常见。学习sklearn,可以分为三个层次:调用、调参和嚼透。初期只需掌握基本调用,随着经验积累,再逐步深入理解算法细节和调优。

       总结来说,sklearn是一个实用且强大的工具,适合初学者快速入门机器学习。在实际应用中,利用现有的库和理解源码是更明智的选择。而对于更深层次的理解,可以参考《全栈数据之门》或其他相关书籍。

手动计算LOF异常检测算法

       欢迎探索LOF异常检测算法的奥秘,它就像一个精密的密度探测仪,基于KNN原理揭示数据点的离群程度。让我们以一维数据为例,深入剖析手动计算C点LOF值的精彩过程:

第一步:定义C点的局部密度

       我们首先要计算的是C点的密度,不是以其为中心,而是考察B、D两点到C的可达距离。这些距离的倒数即为C点的局部可达密度。

第二步:邻居的局部密度揭示

       接着,我们跨越一步,扩展到邻居层面。对于B和D,我们测量它们各自到邻近点的距离,计算这些点的平均密度,这将为我们揭示C点周围区域的密度情况。

第三步:LOF值的诞生

       最后,LOF值的计算公式是:(B、D邻居密度平均值/C点密度) / 2。以C点为例,理论计算的LOF值为.,实际应用中的scikit-learn库计算结果为-.,微小的1e-误差源于计算精度。源代码验证了这一数值,尽管手动计算时可能会引入这种微小偏差,但它展示了计算点密度的精确性。

       通过这个实际操作,你不仅能够掌握如何手动计算LOF值,还能理解如何在实际应用中利用LocalOutlierFactor算法捕捉异常点。每一步都充满了数学的精确性和统计的魅力,帮助我们揭示数据世界的隐藏规律。现在,你准备好了开始你的LOF探索之旅吗?

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