机器学习实战笔记KNN 第15页

机器学习实战之朴素贝叶斯

在学习朴素贝叶斯分类模型之前，我们回顾一下之前学习的KNN和决策树，读者本人的总结：不同的机器学习方法有着不同的假设和理论进行支撑，而这些假设和理论在很大程度上体现了该算法的优缺点。

罗罗攀·2023-08-01 12:35

在OK3588板卡上部署模型实现人工智能OCR应用

一、主机模型转换我们依旧采用FastDeploy来部署应用深度学习模型到OK3588板卡上进入主机Ubuntu的虚拟环境condaactivateok3588安装rknn-toolkit2（该工具不能在

边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-08-01 02:17

KNN算法

2,100],[1,81],[101,10],[99,5],[98,2]])labels=['爱情片','爱情片','爱情片','动作片','动作片','动作片']returngroup,labelsdefKNN

芒果很芒~·2023-07-31 17:26

分类算法列一下有多少种？应用场景？分类算法介绍、常见分类算法优缺点、如何选择分类算法、分类算法评估

分类算法分类算法介绍概念分类算法常见分类算法NBSLRSVM算法ID3算法C4.5算法C5.0算法KNN算法ANN算法选择分类算法分类算法性能评估分类算法介绍概念数据挖掘任务通常分为两大类：预测任务，根据其他属性的值

小葵向前冲·2023-07-31 10:29

【Python机器学习】实验06 KNN最近邻算法

文章目录KNN算法前言距离度量(1)欧式距离(2)曼哈顿距离(Manhattandistance)(3)切比雪夫距离(Chebyshevdistance)(4)闵可夫斯基距离(Minkowskidistance

Want595·2023-07-31 06:29

PCA对手写数字数据集的降维

手写数字的数据集结构为(42000,784)，用KNN跑一次半小时，得到准确率在96.6%上下，用随机森林跑一次12秒，准确率在93.8%，虽然KNN效果好，但由于数据量太大，KNN计算太缓慢，所以我们不得不选用随机森林

qq_30895747·2023-07-30 21:44

【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK3588部署（亲测有效）

保姆级教程，看这一篇就够用了。在翻阅了网络上很多资料后，发现很多版本的信息比匹配。花了一周的时间配置环境，以及环境验证，然后写了这篇长文。有过程，有代码，有经验，欢迎大家批评指正。一、环境准备将宿主机和开发板接入同一个局域网，方便开发。（一）宿主机PC电脑，x86_64,带显卡,配置不表,能训练和开发即可。系统：ubuntu22.04LTS版本(ubuntu18.04LTS以上)自带的远程软件：R

黄金旺铺·2023-07-30 13:23

K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法

K近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）算法是一种常用的分类和回归算法knn算法原理当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。

WalkAlone007·2023-07-30 10:55

机器学习李宏毅学习笔记39

文章目录前言一、大模型的发展趋势二、KNNLM总结前言大模型+大资料大模型的顿悟时刻一、大模型的发展趋势随数据量增加，模型可以从量变达到质变，从某一刻开始突然学会东西。

log^3me·2023-07-29 07:35

OK3588的NPU加速推理resnet18—rknn_toolkit_lite2的Python语言篇

OK3588的NPU加速推理MobileNet——Python语言篇Rknn_toolkit_lite2Miniconda安装创建虚拟环境并运行NPU加速推理代码注释Rknn_toolkit_lite2RKNNToolkitLite2

边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-07-29 07:03

K-近邻法分类（KNN）

一、K-近邻法分类(MATLAB)%====================K－近邻法(KNN)=================================%X:训练样本%x:待判样本%K:近邻数目

一个很菜的小猪·2023-07-29 06:13

TensorFlow+CNN尝试MNIST数字识别

尝试使用TF+CNN时间MNIST，而不是《机器学习实战》中的KNN首先导入该本次实验要用的包importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimportShuffleSplitfromsklearn.preprocessingimpo

mov觉得高数好难·2023-07-28 19:41

【yolov8系列】将yolov8-seg 模型部署到瑞芯微RK3566上

前言之前记录过【yolov5系列】将模型部署到瑞芯微RK3566上，整体比较流畅，记录了onnx转rknn的相关环境配置，使用的rk版本为rknn-toolkit2-v1.4.0。

magic_ll·2023-07-28 17:49

【机器学习】分类算法 - 模型选择与调优GridSearchCV（网格搜索）

士别三日wyx·2023-07-28 10:18

【机器学习】基础知识点的汇总与总结！更新中

文章目录一、监督学习1.1、单模型1.1.1、线性回归1.1.2、逻辑回归（LogisticRegression）1.1.3、K近邻算法（KNN）1.1.4、决策树1.1.5、支持向量机（SVM）1.1.6

masterleoo·2023-07-28 08:57

【 Python 全栈开发 - 人工智能篇 - 43 】KNN算法

文章目录一、KNN算法1.1算法概述1.2KNN算法的应用领域二、理论基础2.1KNN算法原理2.2距离度量方法2.2.1欧式距离（EuclideanDistance）2.2.2曼哈顿距离（ManhattanDistance

书某人.py·2023-07-28 05:02

日撸代码300行：第54天（基于 M-distance 的推荐）

代码来自闵老师”日撸Java三百行（51-60天）“，链接：日撸Java三百行（51-60天，kNN与NB）_闵帆的博客-CSDN博客算法是基于M-distance的推荐，通过用户评分矩阵对用户进行电影推荐

WangX-西石油·2023-07-28 04:48

3分钟搞定论文参考文献

以题目《KNN-BM2钠基无铅压电陶瓷的制备与研究》为例，搜索文献方式可以选择题目的关键词搜索，例如：钠基无铅压电陶瓷。

摆渡不百度·2023-07-27 21:38

Python与OpenCV环境中，借助SIFT、单应性、KNN以及Ransac技术进行实现的图像拼接算法详细解析及应用

今天我们将会讲解在Python和OpenCV环境下，如何使用SIFT、单应性、KNN以及Ransac等技术来实现图像拼接算法。

快撑死的鱼·2023-07-27 18:49

sklearn实验2——使用KNN对鸢尾花数据集分类

1、实验目的理解近邻法的基本原理，能实现K近邻（KNN）算法；针对特定应用场景及数据，能用KNN进行分类；熟悉不同近邻数对于算法的影响。2、实验原理KNN算法是一种简单分类算法。

lyb06·2023-07-27 14:09

sklearn笔记11 KNN模型评价指标

完整代码sklearn代码76-KNN癌症诊断（2）代码依旧使用癌症诊断代码模型评估：官网查看importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,

可可茜里的传说·2023-07-26 17:03

OK3588板卡上使用rknpu2加速推理yolov5和mobilenet--C语言篇

gitclonehttps://github.com/rockchip-linux/rknpu2yolov5s进入虚拟环境condaactivateok3588进入路径cdrknpu2/examples/rknn_yol

边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-07-26 16:55

日撸代码300行：第51天（kNN分类器）

代码来自闵老师”日撸Java三百行（51-60天）“，链接：https://blog.csdn.net/minfanphd/article/details/116975957代码实现的基本思路：先用构造函数KnnClassification

WangX-西石油·2023-07-26 06:40

日撸代码300行：第53天（kNN分类器续）

/******************************************************************Weightedvoting**@paramparaNeighborsThenumberofneighbors.*@paramparaWeightMeasureThemeasureofweight.*@return**************************

WangX-西石油·2023-07-26 06:40

【KNN算法简介】

KNN算法简介KNN算法是一种基于实例的学习方法，它通过查找最近的K个邻居来对新数据进行分类或回归预测。该算法的主要思想是：如果一个样本的K个最近邻居中大多数属于某个类别，那么新样本很可能属于该类别。

武帝为此·2023-07-25 22:47

机器学习算法基础-覃秉丰笔记版

-逻辑回归sklearn-非线性逻辑回归标准方程法-岭回归梯度下降法-一元线性回归梯度下降法-多元线性回归梯度下降法-逻辑回归梯度下降法-非线性逻辑回归线性回归标准方程法神经网络线性神经网络单层感知器KNNKNN

刘某某.·2023-07-25 14:10

【机器学习】KNN算法

文章目录一.KNN算法简介二.KNN算法步骤三.K值选择四.距离度量五.代码实例实例1：KNN分类实例2：KNN回归一.KNN算法简介KNN算法（K-NearestNeighbors）是一种基于实例的学习算法

如果皮卡会coding·2023-07-25 05:50

使用rknn-toolkit2把YOLOV5部署到OK3588上

使用rknn-toolkit2把YOLOV5部署到OK3588上虚拟环境搭建软件包安装在PC机上运行yolov5目标检测虚拟环境搭建首先在PC的ubuntu系统安装虚拟环境：我的服务器是ubuntu18.04

边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-07-25 00:20

python机器学习（二）特征工程、K-近邻算法、KNN工作流程、scikit-learn实现K近邻算法、K值选择、距离计算、KD树

特征工程把特征转换为机器容易识别的数据，把特征a转化为机器容易读懂、量化的语言归一化Min-Max将原始数据映射到[0,1]之间X′=x−minmax−minX'=\frac{x-min}{max-min}X′=max−minx−min但是归一化是有弊端的，比如有一个值错误，就会影响整体的数值，并且归一化是无法解决这个异常值。所以归一化只适合传统精确小数据场景。标准化通过对原始数据进行变换把数据变

hwwaizs·2023-07-24 21:18

Python机器学习基础教程学习笔记（3）——KNN处理forge数据集（分类）

Python机器学习基础教程学习笔记（3）——KNN处理forge数据集（分类）1常规引入importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportmglearn

neumeng·2023-07-22 22:27

onnx如何改变输入的维度

最近遇到一个难题，就算在用行为识别onnx转rknn的时候提示维度不对，因为行为识别模型是5维的。而rknn只支持4维。

AI界扛把子·2023-07-21 19:07

深度学习之计算机视觉-从入门到入土

#深度学习之计算机视觉github地址https://github.com/ainusers/deep-learning#更新记录1.深度学习基础/监督学习算法(决策树、KNN)2021年3月14日17

AinUser·2023-07-21 17:26

rknn模型转换问题记录

rknn模型转换问题记录识别框问题2022.8.3修改：识别框问题yolov5s训练效果良好（自定义数据集，口罩识别）https://github.com/airockchip/yolov5.githttps

孤妄~·2023-07-20 20:11

在RK3588上使用Gstreamer做推拉流并推理记录

在RK3588上使用Gstreamer做推拉流并推理记录基础环境角色版本rknn-toolkit21.2.0python3.7.31.视频流使用结构视频流拉取：video/rtsp/camera!

孤妄~·2023-07-20 20:40

日撸java_day51-53

KNN分类器packagemachineLearning.knn;importweka.core.Instances;importjava.io.FileReader;importjava.util.Arrays

luv_x_c·2023-07-19 11:24

基于时域特征和频域特征组合的敏感特征集，再利用SVM或KNN传统分类器进行轴承故障诊断(python编程，代码有详细注释)

1.文件夹介绍（使用的是CWRU数据集）0HP-3HP四个文件夹装载不同工况下的内圈故障、外圈故障、滚动体故障和正常轴承数据。这里以打开0HP文件为例进行展示，creat_data.py是处理原始数据的脚本，负责将原始数据切不重叠割成1024的固定长度的样本，切割完，生成的每类故障下有100个样本，一共400个样本。（样本被保存在data_0HP.npy文件里，对应的标签保存在label.npy文

深度学习的奋斗者·2023-07-19 10:26

【使用Logistic回归预测糖尿病得病率_多变量逻辑回归的python实现(Logistic Regression in Python)】

回归预测糖尿病得病文章目录使用Logistic回归预测糖尿病得病前言一、逻辑回归原理二、数据集分析三、主要代码和结果图总结前言人工智能的老师布置了一个逻辑回归的作业，想偷懒结果没找到用逻辑回归预测糖尿病的，csdn上都是用KNN

小唐YiJiaTang·2023-07-19 10:51

同一段数据分别做傅里叶变化和逆变换的结果及分析

已知有公式DFT：X[k]=∑n=0N−1x[n]e−j2πknN，0≤k≤N−1DFT：Χ[k]=\sum_{n=0}^{N-1}x[n]e^{-\frac{j2\pikn}{N}}，0≤k≤N-1DFT

MR_Promethus·2023-07-19 04:04

我们如何在 Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 中加速数据摄入

AdrienGrand,JoeGallo,TylerPerkins正如你们中的一些人已经注意到的，Elasticsearch8.6、8.7和8.8在各种数据集上带来了良好的索引加速，从简单的关键字到繁重的KNN

Elastic 中国社区官方博客·2023-07-18 12:34

YOLO-V5分类实战系列 —— 调优自己的数据集+RK1808部署

：torchvision4、ONNXCPU推理4.1、Pt模型转为ONNX4.2、ONNX推理验证4.3、ONNXCPU推理（C++）5、RK1808部署5.1、查看模型输入、输出名字5.2、转换为RKNN

X_Imagine·2023-07-18 06:42

日撸代码300行学习笔记 Day 51

1.KNN算法这一段时间由于出门了，耽搁了几天的时间，现在开始继续做。在上周周六的课上，老师在为我们讲解机器学习的一些基础算法，虽然说是基础，但是也是很常用的方法，例如这个KNN。

Leeyz_1·2023-07-17 23:49

深入浅出KNN算法（一）介绍篇

一.KNN算法概述KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法

大数据_zzzzMing·2023-07-17 18:04

雷达点迹聚类Kmeans C++演练--Apple的学习笔记

不过发现kmeans是我之前学机器学习课程中KNN分类用的。

applecai·2023-07-17 13:02

分类算法-K近邻算法（KNN）

定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。计算两个样本的距离：欧式距离（也可以是其它距离）sklearnk-近邻算法APIsklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm=‘auto’)n_neighbors：int,可选（默认=5），k_nei

weixin_961876584·2023-07-17 12:15

机器学习之K-近邻算法（KNN）

KNearestNeighbor算法这个算法是机器学习里面比较经典的算法，也叫做KNN算法，总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法算法定义：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）

HumbleSwage·2023-07-17 12:44

机器学习-K-近邻算法（KNN）

1.定义如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别以图为例，若要确定圆圈的位置，以KNN思想即是对比与其他位点的距离，选取K个最近的

橘子小小甘·2023-07-17 12:13

机器学习算法---K近邻算法

K近邻算法1.K-近邻算法简介1.1什么是K-近邻算法根据你的“邻居”来推断出你的类别KNearestNeighbor算法⼜叫KNN算法，这个算法是机器学习⾥⾯⼀个⽐较经典的算法，总体来说KNN算法是相对

小玩偶啊·2023-07-17 12:12

机器学习-分类算法-K-近邻算法06

K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

gemoumou·2023-07-17 12:11

机器学习（6）KNN算法（K-近邻算法）

目录一、基础理论1、估计器1、生成模型2、模型评估2、KNN基础3、API二、过程1、获取数据2、划分数据集3、特征工程（标准化）4、KNN算法预估器4-1、得到预估器4-2、训练（用设置好的预估器对训练值进行训练

_(*^▽^*)_·2023-07-17 12:11

机器学习算法--K近邻（KNN）

K近邻（KNN）算法1、K-近邻算法k近邻算法是一种基本分类和回归方法。当对数据的分布只有很少或者没有任何先验知识时，K近邻算法是一个不错的选择。

愤怒的potato·2023-07-17 12:10

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