最近邻差值算法英文

㈠ FLDA 是人工智能算法么全名中英文是啥啊

应该不是。

人工智能之机器学习体系汇总

• 监督学习 Supervised learning
  

• Fisher的线性判别 Fisher’s linear discriminant

• 线性回归 Linear regression

• Logistic回归 Logistic regression

• 多项Logistic回归 Multinomial logistic regression

• 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes classifier

• 感知 Perceptron

• 支持向量机 Support vector machine

• 分类和回归树（CART） Classification and regression tree (CART)

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

• C4.5算法 C4.5 algorithm

• C5.0算法 C5.0 algorithm

• 卡方自动交互检测（CHAID） Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID)

• 决策残端 Decision stump

• ID3算法 ID3 algorithm

• 随机森林 Random forest

• SLIQ

• 朴素贝叶斯 Naive Bayes

• 高斯贝叶斯 Gaussian Naive Bayes

• 多项朴素贝叶斯 Multinomial Naive Bayes

• 平均一依赖性评估（AODE） Averaged One-Dependence Estimators(AODE)

• 贝叶斯信念网络（BNN） Bayesian Belief Network(BBN)

• 贝叶斯网络（BN） Bayesian Network(BN)

• 自动编码器 Autoencoder

• 反向传播 Backpropagation

• 玻尔兹曼机 Boltzmann machine

• 卷积神经网络 Convolutional neural network

• Hopfield网络 Hopfield network

• 多层感知器 Multilayer perceptron

• 径向基函数网络（RBFN） Radial basis function network(RBFN)

• 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann machine

• 回归神经网络（RNN） Recurrent neural network(RNN)

• 自组织映射（SOM） Self-organizing map(SOM)

• 尖峰神经网络 Spiking neural network

• 人工神经网络 Artificial neural network
  

• 贝叶斯 Bayesian
  

• 决策树 Decision Tree
  

• 线性分类 Linear classifier
  

• 无监督学习 Unsupervised learning
  

• k-最近邻算法（K-NN） k-nearest neighbors classification(K-NN)

• 局部异常因子 Local outlier factor

• BIRCH

• DBSCAN

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

• 模糊聚类 Fuzzy clustering

• K-means算法 K-means algorithm

• k-均值聚类 K-means clustering

• k-位数 K-medians

• 平均移 Mean-shift

• OPTICS算法 OPTICS algorithm

• 单连锁聚类 Single-linkage clustering

• 概念聚类 Conceptual clustering

• 先验算法 Apriori algorithm

• Eclat算法 Eclat algorithm

• FP-growth算法 FP-growth algorithm

• 对抗生成网络

• 前馈神经网络 Feedforward neurral network
  

• 逻辑学习机 Logic learning machine

• 自组织映射 Self-organizing map

• 极端学习机 Extreme learning machine

• 人工神经网络 Artificial neural network
  

• 关联规则学习 Association rule learning
  

• 分层聚类 Hierarchical clustering
  

• 聚类分析 Cluster analysis
  

• 异常检测 Anomaly detection
  

• 半监督学习 Semi-supervised learning
  

• 生成模型 Generative models

• 低密度分离 Low-density separation

• 基于图形的方法 Graph-based methods

• 联合训练 Co-training

• 强化学习 Reinforcement learning
  

• 时间差分学习 Temporal difference learning

• Q学习 Q-learning

• 学习自动 Learning Automata

• 状态-行动-回馈-状态-行动（SARSA） State-Action-Reward-State-Action(SARSA)

• 深度学习 Deep learning
  

• 深度信念网络 Deep belief machines

• 深度卷积神经网络 Deep Convolutional neural networks

• 深度递归神经网络 Deep Recurrent neural networks

• 分层时间记忆 Hierarchical temporal memory

• 深度玻尔兹曼机（DBM） Deep Boltzmann Machine(DBM)

• 堆叠自动编码器 Stacked Boltzmann Machine

• 生成式对抗网络 Generative adversarial networks

• 迁移学习 Transfer learning
  

• 传递式迁移学习 Transitive Transfer Learning

• 其他
  

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

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

• 因子分析 Factor analysis

• Bootstrap aggregating (Bagging)

• AdaBoost

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

• 梯度提升决策树（GBRT） Gradient boosted decision tree(GBRT)

• 集成学习算法
  

• 降维
  

㈡ 那位大虾有bmp灰度图象的最近邻法和三次样条插值算法和vc的代码

matlab的程序比较好找。

㈢ 最近邻插值法的介绍

将变换后的图像中的原像素点最邻近像素的灰度值赋给原像素点的方法。

㈣ 急求最近邻算法的半监督学习算法对vehicle数据分类的matlab程序

• 嗯嗯嗯
  

㈤ 数学建模最邻近插值法适用什么问题的求解

人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中，面临的常常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。
在这样的系统中，人们感兴趣的问题之一是：就 n 个不同事物所共有的某一性质而言，应该怎样对任一事物的所给性质表现出来的程度（排序权重）赋值，使得这些数值能客观地反映不同事物之间在该性质上的差异？
层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法。它把复杂问题分解成组成因素，并按支配关系形成层次结构，然后用两两比较的方法确定决策方案的相对重要性。
层次分析法在经济、科技、文化、军事、环境乃至社会发展等方面的管理决策中都有广泛的应用。
常用来解决诸如综合评价、选择决策方案、估计和预测、投入量的分配等问题。
运用层次分析法解决问题，大体可以分为四个步骤：
1. 建立问题的递阶层次结构；(首先，将复杂问题分解为称之为元素的各组成部分，把这些元素按属性不同分成若干组，以形成不同层次。同一层次的元素作为准则，对下一层次的某些元素起支配作用，同时它又受上一层次元素的支配。这种从上至下的支配关系形成了一个递阶层次。处于最上面的的层次通常只有一个元素，一般是分析问题的预定目标或理想结果。中间层次一般是准则、子准则。最低一层包括决策的方案。层次之间元素的支配关系不一定是完全的，即可以存在这样的元素，它并不支配下一层次的所有元素。 )
2. 构造两两比较判断矩阵；
3. 由判断矩阵计算被比较元素相对权重；
4. 计算各层次元素的组合权重。

㈥ matlab如何实现最近邻近点法插值

matlab如何实现最近邻近点法插值
Programming

重构

这本"重构"是当年石破天惊的经典着作，讲解如何持续改进和让代码优雅干净，拥有直到现在还依然适用的价值，尤其为Ruby On Rails社区广泛接受，这本书有将其中的Java语言换成Ruby后的[版本](重构(Ruby版) (豆瓣))

UNIX编程艺术

由公认的黑客领袖之一Eric S.Raymond撰写的这本书总结了长久以来的Unix领域中的设计和开发哲学，思想乃至文化体系，是了解Ruby和Rails诞生于其中的Unix黑客文化必不可少的读物

Ruby

深入理解Ruby，除了上边提到的Programming Ruby 1.9以及重构等通用编程书之外，还有以下几个选择

㈦ 如何利用C语言编写将图像放大的程序。注：用最近邻插值法和双线性插值法。

要查表，我手边没有表，而且已经学过很多年了，只随便说个数字，举例说明：先假定r=4%，查表计算出数值=900
再假定r=5%，查表计算出数值=1100
然后计算(1100-900)/(5%-4%)=(1000-900)/(r-4%)
200(r-4%)=1
r=4.5%
如果你第一次选取是数值是3%，计算出数值=800，第二次选取4%，计算=900，都低于1000，那么就要继续试5%，6%……直到计算结果一个小于1000，另一个大于1000，而且与1000越接近，差值法计算出r越准确，如果选项一个1%，一个20%，查表后得出数值，确实也能计算，但不会很准

㈧ 最近邻插值，双线性插值有什么不同

双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。
最近邻插值是将变换后的图像中的原像素点最邻近像素的灰度值赋给原像素点的方法。
都是将图片以一定的映射规律转换到新的坐标中。

㈨ 能不能把你找到的 最近邻插值 和 双线性插值算法发给我 谢谢 [email protected]

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