K近邻(KNN)

knn算法，利用numpy简单实现

首先明确概念：回归：预测体重、预测房价、预测损失。结果是不容易确定的。分类：预测男女、预测是否能通过考试结果是容易确定的。我的理解：回归针对连续的数据、分类针对离散的数据。回归连续、分类离散。classfication和regression的区别：回归的是求topk的value求平均值；分类是求topk中出现最多的类别。例子：预测房价（回归例子）根据经度、维度->预测房屋价格numpy中数组的特性
Aggressive-Cute·2023-06-10 20:19

对比K近邻算法与决策树算法在MNIST数据集上的分类性能

目录1.作者介绍2.K近邻算法与决策树算法介绍2.1K近邻（KNN）简介2.2决策树算法简介2.3MNIST数据集简介：3.K近邻算法和决策树算法在Mnist数据集分类实验对比3.1K近邻算法对Mnist
ZHW_AI课题组·2023-06-10 18:03

不做调包侠，手撕KNN算法

不做调包侠，手撕KNN算法啥是KNN算法手撕KNN算法代码初始化样本KNN算法实验几个数据K的选择啥是KNN算法KNN是最简单的分类算法之一，在给定样本数据和标签的情况下，判定新来的一个数据属于哪一个标签
HelloWorld！·2023-06-10 16:31

文本聚类分析算法_文本自动分类——分类算法KNN（K最邻近）应用（一）

作者：刘丽帆封面：云哲忆刚刚开始接触Python的小伙伴都觉得编程很高深，提到编程可能首先想到的就是程序员，其实通俗一些来讲，Python等编程语言和我们常用的SPSS等软件区别就在于，SPSS通过点击按钮就能实现的功能，我们可以用编程语言，指挥电脑帮我们一步一步实现这个按钮背后的功能。本次选取了来自一项研究生科研创新计划项目中的一篇已发表文章《基于论文自动分类的社科类学科跨学科性研究》，通过学习
weixin_39976960·2023-06-10 14:04

KNN分类算法简单分析

KNN算法有三个步骤：1.算距离：计算待测数据到每个样本数据的距离2.找邻居：选出K个距离最近的样本数据3.做分类：在前k个样
words8·2023-06-10 14:04

机器学习KNN算法原理和应用分析

KNN原理解析K邻近算法(KNN)，是一种非常简单有效的机器学习算法。
追猫人·2023-06-10 14:03

手撕KNN python

importnumpyasnpimportoperatordefcreateDataSet():#四组二维特征group=np.array([[1,101],[5,89],[108,5],[115,8]])#四组特征的标签labels=['爱情片','爱情片','动作片','动作片']returngroup,labelsdefclassify0(inX,dataSet,labels,k):#num
一个小迷糊66·2023-06-10 14:03

【KNN算法详解（用法，优缺点，适用场景）及应用】

KNN算法介绍KNN（KNearNeighbor）：k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
老虎也淘气·2023-06-10 14:01

日撸java三百行day60

文章目录day60小结1.各算法回顾1.1KNN分类器1.2基于M-distance的推荐1.3kMeans聚类1.4NaiveBayes算法2.学习各类算法后的感悟3.leave-one-out测试4
fulisha_la·2023-06-09 22:35

使用sklearn库进行数据标准化处理

在距离类模型（例如k近邻算法）中可以帮助我们提高模型的精度。数据的无量纲化可以是线性的也可以是非线性的。线性的无量纲化包括中心化处理和缩放
玛卡巴卡1020·2023-06-09 20:03

技术帖——飞凌嵌入式RK3588开发板推理模型转换及测试

RKNN（RockchipNeuralNetwork）是一种用于嵌入式设备的深度学习推理框架，它提供了一个端到端的解决方案，用于将训练好的深度学习模型转换为在嵌入式设备上运行的可执行文件。
飞凌嵌入式·2023-06-09 15:08

python支持向量机回归_支持向量机回归的Scikitlearn网格搜索

我试图在同时搜索多个参数部分重新创建代码，但我使用的不是knn，而是支持向量机回归。
weixin_39895181·2023-06-09 11:09

Yolov5s算法从训练到部署

中验证训练算法模型克隆Yolov5代码工程制作数据集划分训练集、验证集修改工程相关文件配置预训练权重文件配置数据文件配置模型文件配置超参数配置测试训练出来的算法模型量化转换算法模型pt转onnxonnx转rknn
small_planet·2023-06-08 22:51

【OpenCV-Python】——机器学习kNN算法&SVM算法&k均值聚类算法&深度学习图像识别&对象检测

目录前言：1、机器学习1.1kNN算法1.2SVM算法（支持向量机）1.3k均值聚类算法2、深度学习2.1基于深度学习的图像识别2.2基于深度学习的对象检测总结：前言：机器学习（ML）是人工智能的核心，
柯宝最帅·2023-06-08 21:46

AI-新手玩转RKNN

关于RKNNRKNN是Rockchipnpu平台使用的模型类型，以.rknn后缀结尾的模型文件。
ansondroider·2023-06-08 20:02

大数据的基石Hadoop生态圈——核心组成及解释

数据处理层：Hive、Spark、MapReduce、Storm4、数据缓冲层：Kafka、Hbase、Elasticsearch、Redis5、智能分析层：SVM、PageRank、K-Means、KNN6
程崇越·2023-06-08 19:54

机器学习 | 分类问题

目录一、K近邻算法二、决策树1.一些原理介绍2.决策树案例与实践三、距离一、K近邻算法我们引入accuracy_score，利用score()的方法评估准确性。
天下弈星~·2023-06-08 19:53

三维重建SfM算法

可以使用KNN，F
Hello.Reader·2023-06-08 17:14

day05——K-近邻算法

K-近邻算法一、定义二、API三、实操：预测签到位置1，数据获取2，数据基本处理3，预测算法代码四、调优1，什么是交叉验证2，超参数搜索-网格搜索(GridSearch)3，调优代码五、KNN算法总结一
张嘉烘·2023-06-08 16:36

MapReduce实现KNN算法分类推测鸢尾花种类

文章目录代码地址一、KNN算法简介二、KNN算法示例：推测鸢尾花种类三、MapReduce+Hadoop实现KNN鸢尾花分类：1.实现环境2.pom.xml3.设计思路及代码1.KNN_Driver类2
宇航员写代码·2023-06-08 16:55

Rk1126 实现 yolov5 6.2 推理

includeonnx--simplify安装rk环境安装部分参考网上,有很多.参考:https://github.com/rockchip-linux/rknpu转换RK模型并验证yolov562_to_rknn
J ..·2023-06-08 03:59

机器学习常识 13: PCA

.1.特征选择与特征提取特征选择是指从已有的特征里面选择出一个子集.例如:身高、体重、性别、年龄、体温、血相等等,如果要一个人是否患流感，身高、体重等不但没有作用,反而还会让分类器效果变差.回头想想kkkNN
闵帆·2023-06-08 03:25

用 BOX-COX 变换进行数据正态性处理

比如某些模型的前提就是要求数据具有正态性（KNN、贝叶斯等），此外数据具有正态性可以在一定程度上提高机器学习的训练效
Python中文社区·2023-06-08 02:37

2.2 图像分类：k-最近邻算法

图像分类的正确与否取决于它的最近邻值，可以看到KNN的表现效果不是很好，但如果我们使用一个更大的k值，可能会对噪音产生更大的鲁棒性。
做只小考拉·2023-06-08 01:24

头歌机器学习---sklearn中的kNN算法

第1关使用sklearn中的kNN算法进行分类fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierdefclassification(train_feature
liuyizeliuyize·2023-06-07 16:04

ML算法——KNN随笔【机器学习】【全国科技工作者日创作】

文章目录9、K-NearestNeighbors(KNN)9.1、理论部分9.2、实现9.2.1、KNN手写实现9.2.2、KNNsklearn实现9.3、案例9、K-NearestNeighbors(
来杯Sherry·2023-06-07 05:57

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，3
·2023-06-06 23:18

python神经网络实现手写数字识别实验

手写数字识别实验是机器学习中最常见的一个示例，可以有很多种办法实现，最基础的其实就是利用knn算法，根据数字图片对应矩阵与经过训练的数字进行距离计算，最后这个距离最短，那么就认为它是哪个数字。
luffy5459·2023-06-06 21:53

Redisearch魔法：轻松实现K近邻查询

今天，我们将探讨Redisearch模块，它可以让我们轻松实现K近邻查询。本文旨在帮助Redis初学者理解K近邻查询，并学会如何利用Redisearch实现这一功能。什么是K近邻查询？
盖码范·2023-04-27 09:34

KNN算法(东拼西凑版本)

0.KNN是什么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。它是一个有监督的机器学习算法，既可以用来做分类任务也可以用来做回归任务。
maybelillian_gu·2023-04-21 21:25

01、KNN算法

一、python手写KNN算法测试案例importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommathimportsqrtfromcollectionsimportCounter
ltjxwxz·2023-04-21 21:23

【22-23 春学期】AI作业4-无监督学习

比较KNN与K-means基于实例的学习方法，用于分类和回归。K-means则是一种聚类算法，用于将数据点分成K个不同的类别。虽然两种算法都可以用于分类问题，但是它们的本质不同。
是锦鲤本臾了!·2023-04-21 20:22

CV学习第五课——SVM、决策树、KNN以及K-Means等其他机器学习工具

1.SVM（支持向量机）以下内容转载文章：[SVM支持向量机入门及数学原理]https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/945989431.1简介SVM名字由来：在支持向量机中，距离超平面最近的且满足一定条件的几个训练样本点被称为支持向量。图中有红色和蓝色两类样本点。黑色的实线就是最大间隔超平面。在这个例子中，A，B，C三个点到该超平面的距离相等
Flyinglief·2023-04-21 19:13

NFTScan 与 KNN3 在 NFT 数据层面达成合作伙伴关系

近日，NFT数据基础设施NFTScan与KNN3达成合作伙伴关系，双方将在NFT数据层面展开合作，为KNN3协议和产品提供专业的NFT数据服务。
·2023-04-21 19:05

【社区图书馆】读书推荐：《PyTorch高级机器学习实战》

订阅专栏案例：机器学习机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器学习：基于支持向量机（SV
i阿极·2023-04-21 17:54

机器学习(五)：基于KNN模型对高炉发电量进行回归预测分析

文章目录专栏导读1、KNN简介2、KNN回归模型介绍3、KNN模型应用-高炉发电量预测3.1数据集信息：3.2属性信息3.3数据准备3.4数据标准化和划分数据集3.5寻找最佳K值3.6建立KNN模型预测
i阿极·2023-04-20 08:43

KNN 实现数据分类

KNN算法：邻近算法，或者说K最邻近（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。
花生吃花生·2023-04-20 06:45

sklearn 学习 第三篇：knn分类

一，kNN算法的逻辑kNN算法的核心思想是：如果一个数据在特征空间中最相邻的k个数据中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别（类似投票），并具有这个类别上样本的特性。
albh81462·2023-04-20 06:15

【Python机器学习】KNN进行水果分类和分类器实战（附源码和数据集）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~KNN算法简介KNN（K-NearestNeighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。
showswoller·2023-04-20 06:44

sklearn库

Sklearn库分类模型回归模型训练评估指标分类模型KNNfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierKNeighborsClassifier()DTfromsklearnimporttree
笑傲code·2023-04-20 00:24

机器学习K-近邻算法(KNN)

1、首先建议在虚拟环境中安装sklearn包进入anacondaPrompt窗口，用如下命令激活相应的虚拟环境(ai为本文的虚拟环境名称)activateai2、安装命令condainstallscikit-learn#安装sklearncondainstallpandas#安装pandascondalist#查看利用conda已装好的包3.K-近邻算法4.导包fromsklearn.neighb
grant-ADAS·2023-04-19 22:24

『OPEN3D』1.5 KDTree 和Octree

目录1KDTreeknn_searchradius_searchhybridsearch2Octree1从点云中创建octree2从voxel中创建octree3octree的遍历（Traversal）
NNNNNathan·2023-04-19 18:06

【计算方法】正交区域查询---KD-Tree概念

一、说明kd树是一种二叉树数据结构，可以用来进行高效的kNN计算。kd树算法偏于复杂，本篇将先介绍以二叉树的形式来记录和索引空间的思路，以便读者更轻松地理解kd树。
无水先生·2023-04-19 14:05

推荐系统笔记（一）：BPR Loss个性化推荐

1205.2618.pdf背景介绍在常规的推荐系统统计算法中，我们通常是通过现有数据集去计算获取用户对所有商品的得分，但大多情况下我们只需要关系极少数的商品的优先级，而不是所有的商品的排序，并且一些基于矩阵分解和KNN
甘霖那·2023-04-19 11:29

日撸 Java 三百行（31-40天，图）

目录总述01-10天，基本语法11-20天，线性数据结构21-30天，树与二叉树31-40天，图41-50天，查找与排序51-60天，kNN与NB61-70天，决策树与集成学习71-80天，BP神经网络
闵帆·2023-04-19 08:48

不看错过好几亿！5分钟学会用Python预测美股价格

5分钟学会用Python预测美股价格预测股票价格特征工程将使用这三种机器学习模型来预测股票：简单线性分析，二次判别分析（QDA）K最近邻（KNN）。首先，先编写几个函数功能：高低百分比和百分比变化。
python大大·2023-04-19 07:50

K近邻算法用作回归的使用介绍（使用Python代码）

介绍在我遇到的所有机器学习算法中，KNN是最容易上手的。尽管它很简单，但事实上它其实在某些任务中非常有效（正如你将在本文中看到的那样）。甚至它可以做的更好？它可以用于分类和回归问题！
A遇上方知友·2023-04-19 06:25

20171227-kmeans,knn,kmean+算法比较

#kmeans,knn,kmean+算法比较##1.K-Means介绍K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。
pete1223·2023-04-19 01:26

实验4-数据分析综合应用开发

实验4-数据分析综合应用开发文章目录实验4-数据分析综合应用开发一、实验目的与要求二、实验过程及运行结果1、导入所需库2、加载数据集3、数据集划分4、逻辑回归5、SVM6、KNN7、结果可视化三、尝试使用网格搜索和交叉验证找出较优的超参数
-北天-·2023-04-18 21:06

机器学习——分类算法

K-近邻算法(KNN)KNearestNeighbor算法又叫KNN算法，它的原理是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。
北边一颗小星星·2023-04-18 18:43
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