K近邻(KNN)

官方YOLOV5的torch模型-＞ONNX模型-＞RKNN模型

1、环境配置1.1RKNNToolkit2的环境配置下载RKNNToolkit2gitclonehttps://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2.git打开一个终端命令行窗口
Good@dz·2023-09-10 09:06

RKNPU2通用API和零拷贝API

通用API部署流程初始化上下文，需要先创建上下文对象和读取模型文件rknn_contextctx;model=load_model(model_path,&model_len);ret=rknn_init
Good@dz·2023-09-10 09:06

rknn_server启动方法

rknn_server:是一个运行在板子上的后台代理服务，用于接收PC通过USB传输过来的协议，然后执行板端runtime对应的接口，并返回结果给PC。
Good@dz·2023-09-10 09:34

使用sklearn报错ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead

使用sklearn报错ValueError:Expected2Darray,got1Darrayinstead96Python_Franklin在对模型进行预测时，如使用sklearn中的KNN模型，importnumpyasnpfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierknn
一个小肥羊·2023-09-10 06:21

近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor, ANN）检索

参考链接干货|一文读懂ANN一文尽览近似最近邻搜索中的哈希与量化方法最近邻检索（NN）和近似最近邻（ANN）检索Facebook深度学习应用|最近邻搜索算法速度数百倍之差，有人断言KNN面临淘汰，更快更强的
Avada__Kedavra·2023-09-10 06:10

分类问题

k近邻分类法：非线性地分类方法1，怎么选择距离2，在样本量大地时候计算量很大，3，k的选择（应该用交叉验证）对每个测试样本，时间是O(n),如果有m个测试样本的话，就是O（mn）太大了。
苏格兰低地弟弟打滴滴·2023-09-10 05:34

迅为RK3588在 Linux 系统中使用 NPU

下载地址为“iTOP-3588开发板\02_【iTOP-RK3588开发板】开发资料\12_NPU使用配套资料\01_rknpu2工具”对于RK3588来说，Linux平台RKNNSDK库文件为librknnrt.so
迅为电子·2023-09-09 15:12

预测分析·员工满意度预测（传统回归机器学习方法梭哈！）

（本文将以预测员工满意度为背景，使用MSE为衡量标准，尝试各种非集成或者集成的模型，包括：线性回归，KNN，SVM，回归树，随机森林，AdaBoost，GBRT，Xgboost）最近玩了一下这个新手赛，
qq_42839893·2023-09-09 00:27

Ubantu中安装rknn

（我使用py3.7的环境无法进行安装rknn）requirements-1.1.0.txt，rknn_toolkit2-1.1.0_5c458c6-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
小钧在努力呀·2023-09-08 20:42

Halcon参考手册, 第二十四章 Segmentation，分割 (持续更新中)

add_samples_image_class_knn将图像中的训练样本添加到kNN(最近邻)分类器的训练数据中。
萧泊·2023-09-08 07:45

机器学习——图片处理应用（人脸补全）

0、前言：本文内容是机器学习算法回归预测的应用，其中数据集主要来自sklearn库自带的人脸数据，目的是通过KNN回归、线性回归、岭回归算法通过人物的左半张脸预测人物的右半张脸。
疋瓞·2023-09-08 06:52

瑞芯微RK3588开发板：虚拟机yolov5模型转化、开发板上python脚本调用npu并部署 全流程

目录0.背景1.模型转化1.1基础环境1.2创建python环境1.3将yolov5s.pt转为yolov5s.onnx1.4将yolov5s.onnx转为yolov5s.rknn2.开发板部署2.1.
wangxinRS·2023-09-07 22:16

基于 Easysearch kNN 搭建即时图片搜索服务

环境准备启动Easysearch服务:#Makesureyourvm.max_map_countmeetstherequirementsudosysctl-wvm.max_map_count=262144dockerrun-it--rm-p9200:9200\-e"discovery.type=single-node"\-eES_JAVA_OPTS="-Xms512m-Xmx512m"\infin
·2023-09-06 17:31

分类算法系列⑥：随机森林

主页：@逐梦苍穹⭐分类算法系列①：初识概念⭐分类算法系列②：KNN(K-近邻)算法
逐梦苍穹·2023-09-05 04:08

Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=26184最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？有25个变量：ID：每个客户的IDLIMIT\_BAL：金额SEX：性别（1=男，2=女）\4.教育程度：（1=研究生，2=本科，
·2023-09-04 23:37

智能推荐系统的秘密武器：揭秘K最近邻算法

文章首发地址K最近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一种经典的机器学习算法，用于分类和回归问题。该算法基于实例之间的距离度量，通过找到最近的K个邻居对未知样本进行预测。
Walter Sun·2023-09-03 21:14

不同分类器对数据的处理

step1：准备数据；提取数据的特征向量X,Y将Y数据采用LabelEncoder转化为数值型数据;step2:将提取的特征向量X,Y进行拆分(训练集与测试集)step3:构建不同分类器并设置参数，例如：KNN
xzwyb---持续充电中·2023-09-03 09:56

基于KNN算法的鸢尾花种类预测

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportpandasaspdimportse
嘿嘻哈呀·2023-09-03 07:36

基于Open3D的点云处理14-法向量

其参数设置Open3d提供了3中参数搜索的方法（所有计算的法向量模长为1）：open3d.geometry.KDTreeSearchParamKNN(knn=20)#计算近邻的20个点open3d.geometry.KDTreeSearchParamRadius
JoannaJuanCV·2023-09-03 00:21

4.9 更多关于k近邻算法的思考

4.9更多关于k近邻算法的思考K近邻算法是解决分类问题，天然可以解决多分类问题。不仅如此，思想简单，效果强大。使用Ｋ近邻算法还可以解决回归问题。比如预测下一个学生考试的分数，股票的趋势等。
逆风的妞妞·2023-09-02 10:44

基于Django 框架搭建的机器学习在线平台源代码+数据库，实现KNN、ID3、C4.5、SVM、朴素贝叶斯、BP神经网络等算法及流程管理

采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类]优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高，空间复杂度高；适应数据范围：数值型、标称型；文章目录结果展示（Kmeans）：python机器学习之K-邻近算法kNN
云哲-吉吉2021·2023-09-01 15:48

KNN(k邻近)

给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类。优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点:计算复杂度高、空间复杂度高适用数据范围:数值型和标称型算法比较简单下面写两个例子：文本型训练集：importmathfromnumpyimport*from__future__importprint_function
accosmos·2023-09-01 13:14

分类算法系列③：模型选择与调优 (Facebook签到位置预测)

网格搜索(GridSearch)介绍APIFacebook签到位置预测K值调优作者介绍：准大三网络工程专业在读，努力学习Java，涉猎深度学习，积极输出优质文章⭐分类算法系列①：初识概念⭐分类算法系列②：KNN
逐梦苍穹·2023-09-01 07:54

基于KNN算法的鸢尾花种类预测

导入数据iris_data=load_iris()iris_data.data[0:5,:]array([[5.1,3.5,1.4,0.2],[4.9,3.,1.4,0.2],[4.7,3.2,1.3,0.2],[4.6,3.1,1.5,0.2],[5.,3.6,1.4,0.2]])#特征值名称iris_data.feature_names['sepallength(cm)','sepalwidt
嘿嘻哈呀·2023-09-01 01:17

ModaHub魔搭社区：向量数据库Zilliz Cloud的ANN 搜索教程

目录HNSW：图索引算法ANNOY：树索引算法LSH：哈希索引算法DiskANN：基于Vamana图的磁盘索引算法通过k-最近邻（kNN）搜索可以找到一个查询向量的k个最近向量。
LCHub低代码社区·2023-08-31 09:54

分类算法系列②：KNN算法

目录KNN算法1、简介2、原理分析数学原理相关公式及其过程分析距离度量k值选择分类决策规则3、API4、⭐案例实践4.1、分析4.2、代码5、K-近邻算法总结作者介绍：准大三网络工程专业在读，努力学习Java
逐梦苍穹·2023-08-31 08:07

docker 搭建rknn转换环境

文章目录下载rknn搭建docker环境进入镜像并挂载运行代码下载rknnhttps://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2搭建docker环境进入到docker
东哥爱编程·2023-08-31 07:17

机器学习的第一节基本概念的相关学习

目录1.1决策树的概念1.2KNN的概念1.2.1KNN的基本原理1.2.2流程：1.2.3优缺点1.3深度学习1.4梯度下降损失函数1.5特征与特征选择特征选择的目的1.6python中dot函数总结一维数组的点积
星星失眠️·2023-08-31 03:31

OK3588应用之——人脸和人脸关键点的检测（十四）

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主机环境搭建可以参考上一篇《OK3588板卡实现人像抠图（十二）》转换成RKNN
边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-08-30 17:23

OK3588板卡实现人像抠图（十二）

一、主机模型转换采用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OK3588
边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-08-30 17:22

经典算法 及其 API

经典算法及其API回归算法线型回归(Linearregression)概念及回归方程损失函数优化算法正规方程及其API梯度下降及其API正则化（岭回归及其API）分类算法K近邻算法算法简介及工作流程KNN
劫径·2023-08-29 21:12

RK3588部署自写手写数字识别模型

----------------------------------------------------------------------------------------------首先搭建好rknn_toolkit
warren@伟_·2023-08-29 13:45

rknn_toolkit以及rknpu环境搭建-rv1126

rknn_toolkit安装-------------------------------------------------------------------------------环境要求：ubutu18.04
warren@伟_·2023-08-29 13:44

机器学习基础之《分类算法（5）—朴素贝叶斯算法原理》

一、朴素贝叶斯算法1、什么是朴素贝叶斯分类方法之前用KNN算法，分类完直接有个结果，但是朴素贝叶斯分完之后会出现一些概率值，比如：这六个类别，它都有一定的可能性再比如，对文章进行分类：分类为三个类别，对每个样本用朴素贝叶斯分类之后
csj50·2023-08-29 12:37

cs231n作业 assignment 1 q1 q2 q3

文章目录前言嫌啰嗦直接看源码作业一内容Q1knn分类器compute_distance_two_loops题面解析代码输出InlineQuestion1题面解答predict_labels题面解析代码结果
理智点·2023-08-29 11:01

点云物体识别，从场景点云中找出与物体相匹配的点云，用来抓取指定的物体

使用KNN搜索算法找到模型点云和场景点云之间的匹配。使用几何一致性算法对匹配进行聚类。具体的解释如下：在第一步，使用pcl::io::loadPCDFile()函数读取模型点云和场景点云。
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2023-08-29 11:00

机器学习——KNN回归

KNN回归：是一种有监督学习，因为需要提供目标数据（target）2、案例：用KNN回归拟合sin函数，首先通过sin函数上的点训练KNN模型，然后用随机生成的点拟合函数。
疋瓞·2023-08-29 07:42

《机器学习深度学习》实战训练营开课了

深度学习，文本分类，计算机视觉，时间序列预测课程目录：回归任务：基于机器学习大气数据的污染物pm2.5预测分类任务：基于机器学习的公司资质预测时间序列天气预测-xgboost网格调参实战机器学习算法：["knn
甜辣uu·2023-08-29 07:35

cs231n assignment1 knn

文章目录准备阶段k-NearestNeighborclassifierInlineQuestion最近开始学习CS231N课程，还是通过自己的理解，将编程中问题或者重点进行记录。准备阶段对比了历年CS231N开课情况，发现从2017春季课程开始后，每一年的assignment都没有发生变化，故以下记录都是适用所有作业的。首先，根据2019年cs231n课程的准备指导，将代码和数据先下载下来。随后，
一叶知秋Autumn·2023-08-28 18:27

机器学习——KNN算法

1、：前提知识KNN算法是机器学习算法中用于分类或者回归的算法，KNN全称为Knearestneighbour（又称为K-近邻算法）原理：K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。
疋瓞·2023-08-28 16:38

matlab KD树的使用

目录一、KD-Tree1、K近邻搜索2、半径搜索二、代码实现1、K近邻搜索2、半径搜索三、结果展示四、参考链接一、KD-Tree1、K近邻搜索[indices,dists]=findNearestNeighbors
点云侠·2023-08-28 04:10

运动目标检测代码(帧差、高斯混合、vibe代码实现)

另外GMG算法，KNN算法在朱伟的书中也有讲，opencv3.0中，有专门的背景模型类BackgroundSubtractor。
snwang_miss·2023-08-27 15:39

统计学补充概念-15-k -最近邻（kNN）

概念k最近邻（k-NearestNeighbors，kNN）是一种用于分类和回归的非参数化机器学习算法。
丰。。·2023-08-27 14:22

算法笔记：KD树

1引入原因K近邻算法需要在整个数据集中搜索和测试数据x最近的k个点，如果一一计算，然后再排序，开销过大引入KD树的作用就是对KNN搜索和排序的耗时进行改进2KD树2.1主体思路以空间换时间，利用训练样本集中的样本点
UQI-LIUWJ·2023-08-27 12:19

从嵌入式AI开发工程师招聘看高校人才培养

近期看到了一则嵌入式AI开发工程师的招聘信息，主要内容如下：嵌入式AI开发工程师职位详情（关键词）cC++ARM开发计算机相关专业通信相关专业嵌入式/单片机开发经验tensorrtrknnascendcl
人工智能教学实践·2023-08-27 07:33

基于实例的学习方法

基于实例的学习方法动机基本概念基于实例的学习基于实例的概念表示1.最近邻最近邻的例子理论结果最近邻（1-NN）:解释问题K-近邻(KNN)KNN讨论1：距离度量KNN讨论2：属性KNN:属性归一化KNN
lov_vol·2023-08-27 06:10

k-近邻算法概述,k-means与k-NN的区别对比

目录k-近邻算法概述k-近邻算法细节k值的选取分类器的决策k-means与k-NN的区别对比k-近邻算法概述k近邻（k-nearestneighbor,k-NN）算法由Cover和Hart于1968年提出
ZhangJiQun&MXP·2023-08-26 08:43

图解最常用的10大机器学习算法

目录01线性回归02逻辑回归03线性判别分析04分类与回归树05朴素贝叶斯06K近邻07学习矢量量化08支持向量机09bagging和随机森林10Boosting和AdaBoost本文属于转载文章转载公共号链接
楠楠星球·2023-08-26 05:38

RK3588平台开发系列讲解（AI 篇）RKNN-Toolkit2 模型的加载

RKNN-Toolkit2目前支持Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet、PyTorch等模型的加载转换，这些模型在加载时
内核笔记·2023-08-25 10:09

新2019计划：机器学习100天—K近邻法【5】

K近邻法k近邻算法是一种简单且也最常用的分类算法，它也可以应用回归计算。k-NN是无参数学习，这意味着它不会对底层数据的分布做出任何假设。
克里斯托弗的梦想·2023-08-25 10:01
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