nearest-neighbor

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    私はCannyアルゴリズムとfindContours関数で画像からいくつかの情報を得ています。 髪やその他の細かいものが含まれている画像では、ノイズが多い部分が多すぎることがあります。私はOpenCVで十分に近い点をどのようにマージできるのだろうか。たとえば、Xより小さい距離で互いに離れているすべての点をマージすることができたらいいと思います。(sqrt(dx dx + dy dy)< X) 私は

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    誰かが私のコードの問題点を教えてもらえますか? なぜ私はLinearRegressionを使って虹彩データセットの確率を予測することができますが、KNeighborsClassifierは0または1を返しますが、LinearRegressionの結果と同じ結果が得られますか? from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import m

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    私は、Id、緯度(DOUBLE)、経度(DOUBLE)、価格(DOUBLE)約40kエントリの列を持つmysqlテーブルを持っています。今度は、特定の近隣(例えば半径5 km)内のエントリの数と、この近隣の平均価格を計算する必要があります。 だから、結果が形にする必要があります: Id | COUNT | AVG(price) --------------------- 1 | 5 | 5.

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    2D、3D、(4D ...)空間の点の配列(例えば、ノードはunstructured mesh)を考えてください。最初は配列内の点のインデックスは、空間内の位置には関係しません。簡単な例では、私はすでにいくつかの最近傍接続グラフを知っていると仮定します。 私は空間内で互いに近い2つの点が類似したインデックス(配列が近い)を持つ可能性を高めるいくつかのヒューリスティックを希望します。 正確な解決策は

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    入力: point = (lat, long) places = [(lat1, long1), (lat2, long2), ..., (latN, longN)] count = L 出力: neighbors = pointからplaces近くのサブセット。 (len(neighbors)=L) 質問: 私は緯度と経度とポイントの迅速な最近傍ののルックアップのためのkdツリーを使用す

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    私は時刻tの点群の点(検出と言う)と時間点T!= tの点群の間の対応を見つけようとしていますROSノード(時間Tに検出を持たないので、直近の/将来のフレームで検出のポイントとなるものを見つけなければならない)のポイント(速度および方向) 問題は時間のために、私は特定の半径で、単純な最近傍アプローチを使用していますということですつまり for all detections P at t f

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    ローカリティセンシティブハッシングについてはoriginal paperを読んでいます。 複雑さはパラメータεの機能にありますが、私はそれが何であるか理解していません。 その意味を説明できますか?

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    私は2つのパンダデータフレームを持っています1つの(日付)列に複数の列(例えば3)とおおよそ、 。私はまた、それらの間の違い(日)を返すしたい。各データセットは約50,000行です。私は内部結合に最も関心がありますが、 "残余物"も興味深いものです。 "完全一致"観測の大部分は、各データフレームに複数回存在します。 私は(!私が知っている、愚かである)、文字列としてそれらの全ての連結にdiffli

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    1年間のソフトウェア開発コースの最終プロジェクトの一環として、アンドロイドアプリでサッカーの試合の結果を予測するknnプロジェクトを実装する必要があります。 私は(byethost)予測因子を使用してオンラインホスティングサイト上のMySQLデータベースを構築しました:ゲーム 結果ごとに失点平均ゴールで試合 デフあたりの平均点が試合 デフあたりの平均ゴールで 違い 私の家庭教師をお勧めkはすべき1