最近鄰差值演算法英文

㈠ FLDA 是人工智慧演算法么全名中英文是啥啊

應該不是。

人工智慧之機器學習體系匯總

• 監督學習 Supervised learning
  

• Fisher的線性判別 Fisher』s linear discriminant

• 線性回歸 Linear regression

• Logistic回歸 Logistic regression

• 多項Logistic回歸 Multinomial logistic regression

• 樸素貝葉斯分類器 Naive Bayes classifier

• 感知 Perceptron

• 支持向量機 Support vector machine

• 分類和回歸樹（CART） Classification and regression tree (CART)

• 迭代Dichotomiser 3（ID3） Iterative Dichotomiser 3(ID3)

• C4.5演算法 C4.5 algorithm

• C5.0演算法 C5.0 algorithm

• 卡方自動交互檢測（CHAID） Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID)

• 決策殘端 Decision stump

• ID3演算法 ID3 algorithm

• 隨機森林 Random forest

• SLIQ

• 樸素貝葉斯 Naive Bayes

• 高斯貝葉斯 Gaussian Naive Bayes

• 多項樸素貝葉斯 Multinomial Naive Bayes

• 平均一依賴性評估（AODE） Averaged One-Dependence Estimators(AODE)

• 貝葉斯信念網路（BNN） Bayesian Belief Network(BBN)

• 貝葉斯網路（BN） Bayesian Network(BN)

• 自動編碼器 Autoencoder

• 反向傳播 Backpropagation

• 玻爾茲曼機 Boltzmann machine

• 卷積神經網路 Convolutional neural network

• Hopfield網路 Hopfield network

• 多層感知器 Multilayer perceptron

• 徑向基函數網路（RBFN） Radial basis function network(RBFN)

• 受限玻爾茲曼機 Restricted Boltzmann machine

• 回歸神經網路（RNN） Recurrent neural network(RNN)

• 自組織映射（SOM） Self-organizing map(SOM)

• 尖峰神經網路 Spiking neural network

• 人工神經網路 Artificial neural network
  

• 貝葉斯 Bayesian
  

• 決策樹 Decision Tree
  

• 線性分類 Linear classifier
  

• 無監督學習 Unsupervised learning
  

• k-最近鄰演算法（K-NN） k-nearest neighbors classification(K-NN)

• 局部異常因子 Local outlier factor

• BIRCH

• DBSCAN

• 期望最大化（EM） Expectation-maximization(EM)

• 模糊聚類 Fuzzy clustering

• K-means演算法 K-means algorithm

• k-均值聚類 K-means clustering

• k-位數 K-medians

• 平均移 Mean-shift

• OPTICS演算法 OPTICS algorithm

• 單連鎖聚類 Single-linkage clustering

• 概念聚類 Conceptual clustering

• 先驗演算法 Apriori algorithm

• Eclat演算法 Eclat algorithm

• FP-growth演算法 FP-growth algorithm

• 對抗生成網路

• 前饋神經網路 Feedforward neurral network
  

• 邏輯學習機 Logic learning machine

• 自組織映射 Self-organizing map

• 極端學習機 Extreme learning machine

• 人工神經網路 Artificial neural network
  

• 關聯規則學習 Association rule learning
  

• 分層聚類 Hierarchical clustering
  

• 聚類分析 Cluster analysis
  

• 異常檢測 Anomaly detection
  

• 半監督學習 Semi-supervised learning
  

• 生成模型 Generative models

• 低密度分離 Low-density separation

• 基於圖形的方法 Graph-based methods

• 聯合訓練 Co-training

• 強化學習 Reinforcement learning
  

• 時間差分學習 Temporal difference learning

• Q學習 Q-learning

• 學習自動 Learning Automata

• 狀態-行動-回饋-狀態-行動（SARSA） State-Action-Reward-State-Action(SARSA)

• 深度學習 Deep learning
  

• 深度信念網路 Deep belief machines

• 深度卷積神經網路 Deep Convolutional neural networks

• 深度遞歸神經網路 Deep Recurrent neural networks

• 分層時間記憶 Hierarchical temporal memory

• 深度玻爾茲曼機（DBM） Deep Boltzmann Machine(DBM)

• 堆疊自動編碼器 Stacked Boltzmann Machine

• 生成式對抗網路 Generative adversarial networks

• 遷移學習 Transfer learning
  

• 傳遞式遷移學習 Transitive Transfer Learning

• 其他
  

• 主成分分析（PCA） Principal component analysis(PCA)

• 主成分回歸（PCR） Principal component regression(PCR)

• 因子分析 Factor analysis

• Bootstrap aggregating (Bagging)

• AdaBoost

• 梯度提升機（GBM） Gradient boosting machine(GBM)

• 梯度提升決策樹（GBRT） Gradient boosted decision tree(GBRT)

• 集成學習演算法
  

• 降維
  

㈡ 那位大蝦有bmp灰度圖象的最近鄰法和三次樣條插值演算法和vc的代碼

matlab的程序比較好找。

㈢ 最近鄰插值法的介紹

將變換後的圖像中的原像素點最鄰近像素的灰度值賦給原像素點的方法。

㈣ 急求最近鄰演算法的半監督學習演算法對vehicle數據分類的matlab程序

• 嗯嗯嗯
  

㈤ 數學建模最鄰近插值法適用什麼問題的求解

人們在進行社會的、經濟的以及科學管理領域問題的系統分析中，面臨的常常是一個由相互關聯、相互制約的眾多因素構成的復雜而往往缺少定量數據的系統。
在這樣的系統中，人們感興趣的問題之一是：就 n 個不同事物所共有的某一性質而言，應該怎樣對任一事物的所給性質表現出來的程度（排序權重）賦值，使得這些數值能客觀地反映不同事物之間在該性質上的差異？
層次分析法為這類問題的決策和排序提供了一種新的、簡潔而實用的建模方法。它把復雜問題分解成組成因素，並按支配關系形成層次結構，然後用兩兩比較的方法確定決策方案的相對重要性。
層次分析法在經濟、科技、文化、軍事、環境乃至社會發展等方面的管理決策中都有廣泛的應用。
常用來解決諸如綜合評價、選擇決策方案、估計和預測、投入量的分配等問題。
運用層次分析法解決問題，大體可以分為四個步驟：
1. 建立問題的遞階層次結構；(首先，將復雜問題分解為稱之為元素的各組成部分，把這些元素按屬性不同分成若干組，以形成不同層次。同一層次的元素作為准則，對下一層次的某些元素起支配作用，同時它又受上一層次元素的支配。這種從上至下的支配關系形成了一個遞階層次。處於最上面的的層次通常只有一個元素，一般是分析問題的預定目標或理想結果。中間層次一般是准則、子准則。最低一層包括決策的方案。層次之間元素的支配關系不一定是完全的，即可以存在這樣的元素，它並不支配下一層次的所有元素。 )
2. 構造兩兩比較判斷矩陣；
3. 由判斷矩陣計算被比較元素相對權重；
4. 計算各層次元素的組合權重。

㈥ matlab如何實現最近鄰近點法插值

matlab如何實現最近鄰近點法插值
Programming

重構

這本"重構"是當年石破天驚的經典著作，講解如何持續改進和讓代碼優雅干凈，擁有直到現在還依然適用的價值，尤其為Ruby On Rails社區廣泛接受，這本書有將其中的Java語言換成Ruby後的[版本](重構(Ruby版) (豆瓣))

UNIX編程藝術

由公認的黑客領袖之一Eric S.Raymond撰寫的這本書總結了長久以來的Unix領域中的設計和開發哲學，思想乃至文化體系，是了解Ruby和Rails誕生於其中的Unix黑客文化必不可少的讀物

Ruby

深入理解Ruby，除了上邊提到的Programming Ruby 1.9以及重構等通用編程書之外，還有以下幾個選擇

㈦ 如何利用C語言編寫將圖像放大的程序。註：用最近鄰插值法和雙線性插值法。

要查表，我手邊沒有表，而且已經學過很多年了，只隨便說個數字，舉例說明：先假定r=4%，查表計算出數值=900
再假定r=5%，查表計算出數值=1100
然後計算(1100-900)/(5%-4%)=(1000-900)/(r-4%)
200(r-4%)=1
r=4.5%
如果你第一次選取是數值是3%，計算出數值=800，第二次選取4%，計算=900，都低於1000，那麼就要繼續試5%，6%……直到計算結果一個小於1000，另一個大於1000，而且與1000越接近，差值法計算出r越准確，如果選項一個1%，一個20%，查表後得出數值，確實也能計算，但不會很准

㈧ 最近鄰插值，雙線性插值有什麼不同

雙線性插值是有兩個變數的插值函數的線性插值擴展，其核心思想是在兩個方向分別進行一次線性插值。
最近鄰插值是將變換後的圖像中的原像素點最鄰近像素的灰度值賦給原像素點的方法。
都是將圖片以一定的映射規律轉換到新的坐標中。

㈨ 能不能把你找到的 最近鄰插值 和 雙線性插值演算法發給我 謝謝 [email protected]

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