咨询Cuda KNN例子中的部分参数的意思

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KNN算法的参数问题

上一篇博客,通过代码实现knn:计算样本点与样本集中的每个样本的距离,接着排序并选出距离最近的k个点,并统计这k个点所属的类别,占比多的就是待测样本所属类别。 之前通过鸢尾花数据集对该算法进行了学习,这篇...

kNN算法的超参数的问题

 k近邻(kNN)的超参数一个是k值的选择另一个是距离的权重,我们将距离的倒数作为距离的权重,在sklearnk近邻算法有一个weights参数,其默认值为uniform,此时是不考虑距离权重的,当weights=dis...

sklearn中KNN模型参数释义

在scikit-learn ,与近邻法这一大类相关的类库都在sklearn.neighbors包之KNN分类树的类是KNeighborsClassifier,KNN回归树的类KNeighborsRegressor。除此之外,还有KNN的扩展,即限定半径最近邻分类树的类...

kNN-CUDA 源码分析

kNN-CUDA 源码分析 3140105324 文家豪 kNN-CUDA 是一个用 CUDA 实现的计算 k 近邻搜索的项目。这个项目用 GPGPU 实现了有两种暴力的算法——它们通过 NVIDA 的 API 在显卡上并行的求解 kNN 搜索。 1. ...

PyCuda学习笔记之KNN加速

KNN 算法是看B站的视频:https://www.bilibili.com/video/av52220223?t=1413 ...KNN算法是机器学习一个非常简单的算法,它是一个分类算法,也叫k-近邻算法.大致意思就是查找所求点的周围最近的k个点, 看看哪一类在这...

CUDA相关

Simple Reference Basic CUDA samples for beginners that illustrate key concepts with using CUDA and CUDA runtime APIs. Utilities Reference Utility samples that demonstrate how to query device capabilit...

[kaggle实战] Digit Recognizer -- 从KNN,LR,SVM,RF到深度学习

之前看了很多入门的资料,如果现在让我来写写,我觉得我会选择”数字识别(digit recognizer)”作为例子,足够有趣,而且能说明很多问题。kaggle是个实践的好地方,python是门方便的语言,sklearn是个不错的库,文档...

BAT机器学习面试1000题系列(第1~305题)

本系列大部分题目来源于公开网络,取之分享,用之分享,且在撰写答案过程若引用他人解析则必注明原作者及来源链接。另,不少答案得到寒小阳、管博士、张雨石、王赟、褚博士等七月在线名师审校。 说明:本系列作为...

OpenCV-Python (官方)中文教程(部分二)

[部分一]见:https://mp.csdn.net/postedit/103956799 第五章.特征提取与描述 29.理解图像特征 大多数人都玩过拼图游戏。首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅...

BAT机器学习面试1000题系列

2、文章带斜体的文字代表是本人自己增加的内容,如有错误还请批评指正; 3、原文中有部分链接已经失效,故而本人重新加上了新的链接,如有不当,还请指正。(也已用斜体标出) 4、部分答案由于完全是摘抄自其它...

深度学习加速:算法、编译器、体系结构与硬件设计

2020-03-28 10:38:33 概述 NeurlPS2019 大会的「Efficient Processing of Deep Neural Network: from Algorithms to Hardware Architectures」的演讲概括性地介绍了目前深度学习加速领域的进展,看后觉得这个演讲...

干货!深度学习加速综述:算法、编译器、体系结构与硬件设计

点上方蓝字计算机视觉联盟获取更多干货在右上方···设为星标★,与你不见不散编辑:Sophia计算机视觉联盟 报道 |公众号CVLianMeng转载于 :meton知乎链接:...

朴实无华,总结200道往年BAT机器学习面试题

来源:CSDN刷题,是面试前的必备环节。本文作者总结了往年BAT机器学习面试题,干货满满,值得收藏。想要入职大厂可谓是千军万马过独木桥。为了通过层层考验,刷题肯定是必不可少的。本文作者根据...

CS231N 06:Lecture 5 Notes

CS231N 卷积神经网络笔记

【原理+实战】AI所有领域SOTA综述 (一)语音识别

文章目录前言语音识别原理信号处理,声学特征提取识别字符,组成文本声学模型语言模型词汇模型语音声学特征提取:MFCC和LogFBank算法的原理实战一 ASR语音识别模型系统的流程基于HTTP协议的API接口客户端未来实战二 ...

《机器学习实战》学习笔记(四):基于概率论的分类方法 - 朴素贝叶斯

【机器学习】《机器学习实战》读书笔记及代码 总目录 ... —————————————————————————————————————————————————————— 目录本章内容 本章内容 ...

小白科研笔记:PyTorch Geometric的入门

开始使用Markdown编辑器写博客笔记。...而我的笔记本配置是Cuda10.0,考虑到我Pytorch版本是1.2.0+cu92,不是最新的,因此选择使用Cuda9.2的PyG 1.2.0(Cuda向下兼容)。按照PyG官网的安装教程,需要安装torch...

【面试】AI算法工程师---面试题!(第二部分:AI部分

深度学习

算法工程师(机器学习)部分面试题(转载参考)

其他参考:https://www.jianshu.com/p/980efc8105b2?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation ...

深度学习和机器学习的相关资料

《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. ... Learning in Neural Networks: An ...

数字图像处理高级应用:基于MATLAB与CUDA的实现(第2版)

第4章 典型图像处理方法的GPU实现

机器学习常见知识点总结

Adam 优化器 结合 AdaGrad 和 RMSProp 两种优化算法的优点。对梯度的一阶矩估计(First Moment Estimation,即梯度的均值)和二阶矩估计...此项能够累积各个参数 gt,i 的历史梯度平方,频繁更新的梯度,则累积的...

GCN学习:Pytorch-Geometric教程(二)

PyG教程二数据转换图上的学习方法 数据转换 PyTorch Geometric带有自己的变换,该变换期望将Data对象作为输入并返回一个新的变换后的Data对象。 可以使用torch_geometric.transforms.Compose将变换链接在一起,并在...

小白科研笔记:深度连续卷积和它在深度补全应用

1. 前言 由于LiDAR点云稀疏的特性,根据它得到的LiDAR深度图也是稀疏的。这对LiDAR-Camera多传感器信息融合造成挑战。Continuous Convolution是近年处理LiDAR-Camera信息融合的方法之一。这篇博客尝试探究...

Pointnet++中文翻译

PointNet ++:度量空间点集的深层次特征学习 摘要:以前很少有人研究点集的深度学习。 PointNet [20]是这方面的先驱。但是,根据设计,PointNet不会捕获由度量空间点所引发的局部结构,从而限制了识别细粒度模式...

机器学习部分书籍推荐

先说一下我看过的和正在看的一些书吧! 《数学之美》;作者吴军大家都很熟悉。...《Programming Collective Intelligence》(译本《集体智慧编程》);作者Toby Segaran也是《BeautifulData : The Stories Behind

28款GitHub最流行的开源机器学习项目

现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和...

CS231n笔记|2 图像分类流程

CS231n笔记|2 图像分类流程 2 图像分类流程(Image Classification pipeline) 最邻近、K-邻近、L1距离、L2距离、线性分类器f-评分函数s 2.1 数据驱动 计算机视觉的核心任务就是图像分类,图像只是[0,255]之间...

FLANN快速近似最邻近算法官方指导文档

FLANN快速近似最邻近算法官方指导文档IntroductionQuick Start 快速学习Downloading and compiling FLANN 下载和编译Upgrading from a previous version 版本升级Compiling FLANN with multithreading support 多...

用scikit-learn研究局部线性嵌入(LLE)

 在scikit-learn,流形学习库在sklearn.manifold包中。里面实现的流形学习算法有:  1)多维尺度变换MDS算法:这个对应的类是MDS。MDS算法希望在降维时在高维里样本之间的欧式距离关系在低维可以得到保留。由于...

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