K近邻(KNN) 第11页

KNN实现鸢尾花分类

文章目录前言一、安装sklearn二、常规训练三、网格搜素训练+N折交叉验证前言如下提供了两种训练方式：常规训练的话需要自己去试那个K的值，一般试个3、5、7、9就行网格搜索训练可以让机器自己去试这个K的值，训练结束后使用最好的模型预测即可N折交叉验证训练会让训练量提升N倍，但是会最大化的利用已有数据进行训练和验证，一般来说折数多一些训练结果会变好，但也不宜过多，该方法常用在数据量较少或者获取训练

什么都干的派森·2023-10-16 10:01

数据挖掘 - 分类

DiscriminativeModel对比分类和预测分类算法决策树DecisionTree决策归纳树算法属性选择度量信息增益ID3增益率C45GiniIndex指标CART过拟合Overfitting问题由决策树提取分类规则K近邻算法

纫秋兰以为佩·2023-10-16 09:29

大道至简——浅谈机器学习分类模型选择

机器学习的基本分类模型：KNN，决策树，naivebayes，逻辑回归，SVM，adaboostKNN：一种直接的学习方法，通过相似的近邻投票分类。

梧桐林木·2023-10-16 04:15

Python 机器学习入门之K近邻算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之K近邻算法

bug别找我·2023-10-16 00:30

2015-4-26分享的PDF

http://pan.baidu.com/s/1dDtSP2LNode应用程序构建使用MongoDB和Backbone_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1c04KnNMPhoneGap

qq2011705918·2023-10-15 22:16

解密人工智能：KNN | K-均值 | 降维算法 | 梯度Boosting算法 | AdaBoosting算法

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、KNN三、K-均值四、降维算法五、梯度Boosting算法和AdaBoosting算法六、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法

春人.·2023-10-15 12:13

DBSCAN: Accelerating neighbor searching

AfastDBSCANclusteringalgorithmbyacceleratingneighborsearchingusingGroupsmethodpdfyear:2016abstract传统的DBSCAN基于层次索引来加快knn

xiongraorao·2023-10-15 11:23

机器学习-期末复习

梯度下降6、参数更新方法第五章逻辑回归原理推导第十一章决策树原理1、决策树算法概述2.实例信息增益3.信息增益率基尼指数4.剪枝第十八章神经网络算法原理1.深度学习要解决的问题2.深度学习应用领域补充：K近邻算法

whh_0509·2023-10-14 22:19

机器学习期末总复习详解

机器学习实战第一章人工智能引擎机器学习与人工智能，深度学习的关系：进行机器学习的步骤机器学习算法的分类第二章模型评估经验误差与过拟合评估方法性能度量第三章k邻近算法KNN算法流程时间复杂度kd树k邻近算法优缺点第四章决策树决策树算法流程划分选择信息增益

打代码能当饭吃？·2023-10-14 22:16

机器学习期末复习题及答案

第一套一．单项选择机器学习把数据集分成训练集和（B）A.分析集B.测试集C.导入集D.备用集2.以下属于解决模型欠拟合的方法是©A、增加训练数据量B、对模型进行裁剪C、增加训练过程的迭代次数D、正则化3.K近邻算法是

闫海南·2023-10-14 22:16

第一章机器学习导学

1.2机器学习的算法1.kNN2.线性回归3.多项式回归4.逻辑回归5.模型正则化6.PCA7.SVM8.决策树9.随机森林10.集成学习11.模型选择12.模型调整1.3

麦兜儿流浪记·2023-10-14 21:53

K邻近算法（KNN，K-nearest Neighbors Algorithm）

文章目录前言应用场景欧几里得距离（欧氏距离）两类、单一属性（1D）两类、两种属性（2D）两类、两种以上属性（>3D）ExamplesinR再来一个补充一下什么是变量什么是变量？什么是数值、分类变量？前言之前看到一篇文章，方法部分提到了这个K邻近算法，正好自己不是很熟悉其原理，所以学习整理一下K邻近算法（K-nearestneighborsalgorithm）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归

万木春❀·2023-10-14 15:49

相似性搜索：第 2 部分：产品量化

系列文章前篇：相似性搜索：第1部分-kNN和倒置文件索引_无水先生的博客-CSDN博客SImilarity搜索是一个问题，给定一个查询的目标是在所有数据库文档中找到与其最相似的文档。

无水先生·2023-10-14 13:54

数据挖掘的十大算法

分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（NaiveBayes），SVM，KNN，Adaboost，CART聚类算法：K-Means，EM关联分析：Apriori连接分析：PageRankC4.5C4.5算法是得票最高的算法

楚小武·2023-10-14 01:36

机器学习算法概述

线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类04基于网格的聚类05基于模型的聚类3分类：01逻辑回归02朴素贝叶斯分类器03SVM算法：04KNN05

uuddoop·2023-10-13 22:49

常见的机器学习算法与人工神经网络

目录1.邻近算法K-NearesNeighbor(KNN)1.1KNN算法核心思想1.2KNN算法步骤1.3KNN预测分类2.图神经网络GraphNeuralNetworks(GNN)2.1图的基本定义

_Q1an·2023-10-13 14:50

【RKNN】YOLO V5中pytorch2onnx，pytorch和onnx模型输出不一致，精度降低

在yolov5训练的模型，转onnx，再转rknn后，测试发现：rknn模型，量化与非量化，相较于pytorch模型，测试精度都有降低onnx模型，相较于pytorch模型，测试精度也有降低，且与rknn

钱多多先森·2023-10-13 11:36

rv1126-rknpu-v1.7.3添加opencv库

rv1126所使用的rknnsdk里默认是不带opencv库的，官方所用的例程里也没有使用opencv，但是这样在进行图像处理的时候有点麻烦了，这里有两种办法:一是先用python将所需要的图片处理好后在转化为

warren@伟_·2023-10-12 23:06

uni-app开发微信小程序的报错[渲染层错误]排查及解决

一、报错信息[渲染层错误]Frameworknnererror(expectFLOWINITIALCREATIONendbutgetFLOWCREATE-NODE)二、原因分析及解决方案第一种原因：基础库版本的原因导致的

赢乐·2023-10-12 22:13

Apriori、ID3、Naive_Bayes等（数据挖掘）

Apriori算法线性回归UCI分类KNN决策树Naive_BayesK-Means图像分割Apriori算法流程源代码#coding=utf-8defload_data_set():"""一个项目集合的列表表示买的东西

小火伴·2023-10-12 16:16

机器学习小知识--面试得一塌糊涂

机器学习中需要归一化的算法有SVM,逻辑回归，神经网络，KNN,线性回归，而树形结构的不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量分布和变量之间的条件概率，如决策树，随机森林，对于树形结构。

羞儿·2023-10-12 15:45

18机器学习开放基础课程--决策树和 K 近邻分类

决策树和K近邻分类机器学习介绍假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序利用经验E在任务T上获得了性能改善，则我们就说关于T和P,该程序对E进行了学习。

Jachin111·2023-10-12 09:02

点云中值滤波函数（附python open3d 实现）

函数首先创建一个KDTreeFlann对象，这是用于在点云数据中执行k近邻搜索的算法。然后，它创建了一个与原始点云数据相同的数组（points_copy）以及一个到原始点云的引用（points）。

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2023-10-11 16:25

Python机器学习笔记 K-近邻算法

K近邻（KNN，k-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

weixin_30345577·2023-10-11 06:41

机器学习值KNN：K近邻算法（一：算法原理）

目录一、KNN概述二、KNN三要素2.1、距离度量2.2、K值的选择2.3、分类决策规则三、KNN的优缺点四、KNN的实现：kd树4.1、kd树的构造4.2、kd树的搜索一、KNN概述KNN是一种常见的有监督学习算法

梅菜扣肉鱼丸粗面·2023-10-11 01:53

构建学习机器学习的第一个模型：k近邻算法

构建学习机器学习的第一个模型：k近邻算法#!

立乱来·2023-10-11 01:23

机器学习1：k 近邻算法

k近邻算法（k-NearestNeighbors,k-NN）是一种常用的分类和回归算法。它基于一个简单的假设：如果一个样本的k个最近邻居中大多数属于某一类别，那么该样本也很可能属于这个类别。

Blossom i·2023-10-11 01:48

Choose your own algorithm

可选的算法如下：knearestneighbors（k最近邻或KNN）:classic,simple,easytounderstandrandomforest（随机森林）adaboost（有时也叫“被提升的决策树

涂大宝·2023-10-10 15:43

python数据建模与KNN算法实现手写体数字识别

数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织,建立一一个适合的模型对数据进行处理。在数据分析与挖掘中,我们通常需要根据一-些数据建立起特定的模型，然后处理。模型的建立需要依赖于算法,--般,常见的算法有分类、聚类、关联、回归等。python数据分类实现过程数据分类主要处理现实生活中的分类问题,一般处理思路如下:1、首先明确需求并对数据进行观察2、其次,确定算法3、确定步骤4、编程实现常见分类算法：1

clover521·2023-10-10 05:46

数据分析实战---KNN手写数字识别

KNN手写数字识别实战大纲1.算法背景2.sklearn接口API3.手写数字识别实战算法背景KNN(K-NearestNeighbor):算法核心为：“近朱者赤，近墨者黑”。

一只躺在风口的�·2023-10-10 05:46

手写数字识别

文章目录方法思想及实现原理knn算法BP神经网络数据集描述实验结果knn算法结果BP算法结果方法思想及实现原理knn算法KNN算法的核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别

干炒牛河·2023-10-10 05:13

第十章降维与度量学习

章节目录k近邻学习低纬嵌入主成分分析核化线性降维流形学习度量学习知识点1.懒惰学习（lazylearning）：此类学习技术在训练阶段仅仅是把样本保存起来，训练时间开销为零，待收到测试样本后再进行处理。

泽平阿·2023-10-09 02:13

PCA+SVD降维：完整代码+实例分析

引例：鸢尾花数据集降维及可视化2.PCA重要参数、属性、方法2.1重要参数补充知识点：SVD2.2重要属性2.3重要方法3.使用PCA降噪4.使用PCA后对分类效果的影响4.1pca+rf4.2pca+knnimportwarningswarnings.filterwarnings

缦旋律·2023-10-08 19:29

RK3568笔记二：部署手写数字识别模型

环境搭建参考RK3568笔记一：RKNN开发环境搭建-CSDN博客一、介绍部署手写数字识别模型，使用手写数字识别（mnist）数据集训练了一个LENET的五层经典网络模型。

殷忆枫·2023-10-08 06:25

机器学习算法基础--KNN分类算法

文章目录1.KNN算法原理介绍2.KNN分类决策原则3.KNN度量距离介绍3.1.闵可夫斯基距离3.2.曼哈顿距离3.3.欧式距离4.KNN分类算法实现5.KNN分类算法效果6.参考文章与致谢1.KNN

温柔济沧海·2023-10-07 21:34

《统计机器学习》学习笔记第三章之K近邻

K近邻法(k-nearestneighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏

资料加载中·2023-10-07 05:22

RK3568笔记一：RKNN开发环境搭建

若该文为原创文章，转载请注明原文出处。由于对AI的好奇，想要学习如何部署AI，所以从RV1126到RK3568中过渡。一、介绍RK3568开发板使用的是正点原子新出的ATK-DLRK3568开发板，主要是学习从训练到部署的全过程，并记录，为自己的学习作个总结。关于ATK-DLRK3568开发板，正点原子正在出教程，资料也开源，手册目前相对少一点，但不影响学习，因为主要是AI部分，所以基本要自己摸索

殷忆枫·2023-10-07 02:17

yolov8 瑞芯微 RKNN 的 C++部署

上一篇博客yolov8瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署写了在rknn模型的转换与PC端仿真测试，有网友希望写一篇在板子上部署的博文和开源提供C++代码。

山水无移·2023-10-07 00:40

目标检测 YOLOv5 - 基于瑞芯微 Rockchip RKNN C API 实现

目标检测YOLOv5-基于瑞芯微RockchipRKNNCAPI实现flyfish基于rknn的YOLOv5推理类环境开发语言：C++YOLOv5版本：YOLOv5_50设备测试环境：RV1126交叉编译环境

文野历笑生·2023-10-07 00:10

【RK3588】YOLO V5在瑞芯微板子上部署问题记录汇总

一、从pytorch的pt到rknn转换第一步：使用yolov5提供的

钱多多先森·2023-10-07 00:09

10X单细胞（10X空间转录组）scanpy做多样本整合的智慧（bbknn）

hello，大家好，今天我们来回顾一下，不讲新的东西，回顾一下scanpy做10X单细胞（10X空间转录组）多样本整合的方法，这个方法跟Seurat差别比较大，目前引用scanpy做多样本整合的文献还比较少，原因么，可能是seurat太过权威了吧，但是个人觉得还是很有智慧的，今天我们来回顾一下这个过程，探讨一下这里面需要注意的点。首先来看看简介，Theingestfunctionassumesan

单细胞空间交响乐·2023-10-06 20:54

机器学习基础之《分类算法（9）—分类算法小结》

一、转换器与预估器转换器-做特征工程预估器-封装了机器学习算法二、KNN算法根据你的邻居来确定类别谁是邻居距离公式欧式距离曼哈顿距离闵可夫斯基距离K的取值找到最近的几个邻居K过小，容易受到异常值的影响K

csj50·2023-10-06 15:36

《Machine Learning in Action》—— 浅谈线性回归的那些事

目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻（KNN）、贝叶斯分类，读者可根据以下内容自行“充电”（持续更新中）：《MachineLearninginAction》——剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM

玩世不恭的Coder·2023-10-06 13:45

梯度下降参数不收敛_数据分析|梯度下降算法

算法：如何选择最优模型；OX01常见的最优化算法判别模型：感知机，k近邻，决策树，逻辑回归，支持向量机，条件随机场，最大熵模型。生成模型：朴素贝叶

weixin_39622891·2023-10-06 13:45

机器学习实战-之KNN篇

之前读《机器学习实战》，对很多算法从原理上进行编写，对学习算法有很大帮助，但效率很低。用pandas和sklearn可以很快的实现算法，效率更高。1、数据准备本次实用的数据，如图所示：通过对前三列的类别进行分类，来预测未知分类对应的程度，从而达到分类；首先从excel读取数据，语句如下：#-*-coding:utf-8-*-importsysreload(sys)sys.setdefaultenc

笨笨的简书·2023-10-06 04:19

2019-11-10

KNN算法[if!supportLists]1、[endif]算法介绍KNN算法中文名称叫做K近邻算法，是众多机器学习算法里面最基础入门的算法。

xias147·2023-10-05 22:02

【代码阅读笔记】yolov5 rknn模型部署

一、main函数思路二、值得学习的地方1、关注yolov5检测流程2、其中几个重要的结构体typedefstruct{intleft;intright;inttop;intbottom;}YOLOV5_BOX_RECT;//box坐标信息typedefstruct{charname[YOLOV5_NAME_MAX_SIZE];intclass_index;YOLOV5_BOX_RECTbox;fl

爱钓鱼的歪猴·2023-10-05 18:03

【机器学习】第二章：K近邻（分类）

系列文章目录第二章：K近邻（分类）相关代码地址：https://github.com/wzybmw888/MachineLearning.git文章目录系列文章目录一、最近邻算法二、最近邻算法的缺陷（1

mossloo·2023-10-05 16:02

K最邻近(KNN)与支持向量机(SVM)学习笔记

KNN的介绍与实例K-近邻算法（KNN）概述最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。

此方家的空腹·2023-10-05 16:03

SVM和KNN

一、区别SVMKNNSVM：先在训练集上训练一个模型，然后用这个模型直接对测试集进行分类。KNN：没有训练过程，只是将训练数据与训练数据进行距离度量来实现分类。

究572·2023-10-05 16:03

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