K近邻(KNN) 第20页

【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

k-d Tree算法

是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(NearestNeighbor)和近似最近邻查找(ApproximateNearestNeighbor)，例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配

独影月下酌酒·2023-04-18 17:35

kNN分类算法实例

写在前面：kNN算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法，它是分类技术中最简单的方法之一。

陈泽康·2023-04-18 15:22

WIFI室内定位（NN，KNN，WKNN）

目录WiFi室内定位...1一实验场地及设备介绍...1二指纹库数据采集方法...1三指纹库整理方法...2四定位实验过程...3五指纹匹配算法介绍及数据处理...4（一）最近邻法（NN）...4（二）K近邻法

Canvaskan·2023-04-18 13:25

机器学习-第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习(KNN)"急切学习"：在训练阶段对训练样本进行学习处理的方法。"懒惰学习"：在训练阶段仅仅是把训练样本保存起来，训练时间开销为零，待收到测试样本后再进行处理，没有显式的训练过程。

D系鼎溜·2023-04-18 04:22

Python机器学习基础教程学习笔记（4）——KNN处理wave数据集（回归）

Python机器学习基础教程学习笔记（4）——KNN处理wave数据集（回归）1wave数据集wave数据集只有一个输入特征和一个连续的目标变量（或响应）importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportmglearn

neumeng·2023-04-18 01:53

线性回归算法梳理

目录1、机器学习基本概念2、线性回归原理3、优化方法4、线性回归的评估指标5、sklearn参数详解1、机器学习基本概念监督学习：KNN、线性回归、逻辑回归、SVM、决策树和随机森林、神经网络无监督学习

pandawang830·2023-04-18 00:24

机器学习实战：Python基于K近邻KNN进行分类预测（四）

文章目录1前言1.1K近邻的介绍1.2K近邻的应用2二维数据集演示2.1导入函数2.2导入数据2.3训练模型及可视化3莺尾花数据集全数据演示3.1导入函数3.2导入数据3.3训练模型及预测4模拟数据集演示

Bioinfo Guy·2023-04-17 20:21

KNN算法-4-算法优化-KD树

KD树KNN算法的重要步骤是对所有的实例点进行快速k近邻搜索。如果采用线性扫描（linearscan），要计算输入点与每一个点的距离，时间复杂度非常高。

从来只看自己_7faa·2023-04-17 20:24

【机器学习(四)】基于KNN算法对鸢尾花类别进行分类预测

文章目录专栏导读1、KNN算法原理2、实战案例-对鸢尾花类别分类预测2.1确定特征和类别2.2对特征进行处理2.3对模型调参，选择最优参数2.4使用分类模型进行预测2.5评估模型，检验模型效果3、完整代码及结果专栏导读

i阿极·2023-04-16 19:30

KNN和k-means的区别

原理(32条消息)k-means原理和python实现_坠金的博客-CSDN博客(32条消息)k最近邻KNN_坠金的博客-CSDN博客总结knn是分类算法，首先给定已经分好类别的数据，问测试数据属于哪一类

坠金·2023-04-16 14:51

K-近邻算法（KNN）

1、k-近邻算法原理简单地说，K-近邻算法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：时间复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。欧几里得距离(EuclideanDistance)欧氏距离是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。公式如下：image.png2、在scikit-learn库中使用k-近邻算法分类问题：

仙灵儿·2023-04-16 13:13

通过KNN分类模型预测股票涨跌，然后与基准收益画图对比

本文记录了通过KNN分类模

老狼8848·2023-04-15 21:37

机器学习面试

线性回归1.1.1线性回归/广义线性回归1.1.2logisticsregression对数几率回归1.1.3感知机1.2SVM1.2.1SVM支持向量机1.2.2SVR1.3朴素贝叶斯1.4聚类1.4.1KNN1.4.2

27878678678·2023-04-15 01:32

西瓜书第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习k近邻(简称KNN)学习：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。

起个名字好难阿·2023-04-14 21:00

基于python+flask实现视频数据可视化

通过flask项目中的python代码进行数据库连接进行前后端交互功能的实现，通过layui框架进行系统前端页面的功能实现，通过knn分类算法以及k均值聚类算法对爬取的数据进行分析，最后通过前端页面对数据进行可视化展示

张 PD·2023-04-14 10:31

机器学习算法之1：k-NN 算法

k-NN算法k-NN算法（k-NearestNeighbor），也叫k近邻算法。

Zen of Data Analysis·2023-04-14 10:07

机器学习 - 分类 K 最近邻分类算法 K Nearest Neighbor（学习笔记）

在学习KNN算法的过程中，要牢记两个关键词，一个是“少数服从多数”的投票法则（majority-voting），另一个是“距离”，它们是实现KNN算法的核心知识。

corina_qin·2023-04-14 10:07

机器学习3—分类算法之K邻近算法（KNN）

K邻近算法（KNN）一、算法思想二、KNN类KNeighborsClassifier的使用三、KNN分析红酒类型3.1红酒数据集3.2红酒数据的读取3.3将红酒的数据集拆分为训练和测试集3.4KNN算法分析总结一

小白只对大佬的文章感兴趣·2023-04-14 10:36

机器学习算法系列（一）

机器学习算法之–K近邻法1、算法原理1.1核心思想给定一个训练数据集，对于新输入的实例，在训练数据集中找到与该实例最近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就将该输入实例划分为某个类通俗来说，就是未标记的样本类别

三秋树&二月花·2023-04-14 09:09

机器学习——监督学习

机器学习——监督学习1.监督学习1.1分类与回归1.2泛化、过拟合和欠拟合1.3监督学习算法1.3.1k近邻(k-NearestNeighbors，简称k-NN)1.3.2线性模型(LinearModels

Homur4_·2023-04-14 06:43

利用python机器学习受试者声音数据早期发现帕金森病（全代码）

我们将在这里使用XGBoost、KNN算法、支持向量机(SVM)、随机森林算法，并利用著名的帕金森声音资料数据集进行全代码演示，数据集下载链接在代码开始之初给大家粘贴过去。

飞时过·2023-04-14 03:15

Cesium聚簇实现-kdbush类实现

kdbush是一个开源js库，github地址：https://github.com/mourner/kdbush/开发者除了开发了该库，还开发了另外几个空间搜索库，包括rbush，rbush-knn，

不羁之路·2023-04-13 17:50

k-近邻算法

算法实现：pythonknn.py#!

华灯初上月影重·2023-04-13 17:06

算法概论

根据输出值类型不同可以进行分为分类还是回归：分类常见算法:逻辑回归，CART树，KNN和SVM。回归常见算法：线性回归，决策树。

Diamond1995·2023-04-13 16:46

Sub-Image Anomaly Detection with DeepPyramid Correspondences 基于深金字塔对应的子图像异常检测(KNN)

期刊：作者：NivCohenandYedidHoshen评价：简单易于部署待部署了再看看创新点：不需要特征训练，可以在非常小的数据集上工作术语：deepprojection深度投影、distributionalmodeling分布式建模、adversarialtraining对抗性训练、promising有前途的、complementarystrengths互补优势、thestate-of-the

是快卡黎嫩哦·2023-04-13 12:30

日撸 Java 三百行（21-30天，树与二叉树）

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·2023-04-13 09:07

计算机毕业设计之大数据机器学习Python+SpringBoot考研分数分析与预测系统大数据毕业设计考研大数据分析考研大数据预测考研数据分析 KNN算法人工智能

创新点（1）将数据分析与预测相结合；（2）采用数据可视化技术，简洁高效的将数据展示给用户，提升用户体验；（3）有效Python采集多个地区、多所大学的相关考研信息；（4）系统采用人机交互的方式，界面设计美观友好，信息查询灵活、方便迅速；（5）结合百度地图api展示大学地理位置信息；（6）能够准确、详细、直观地展示各个院校各个专业分数线等信息；（7）采用多种预测算法，尽可能的提升预测的精准度(Pyt

计算机毕业设计大神·2023-04-13 05:30

机器学习K临近算法—Apple的学习笔记

knn算法首先要明确的第一个重点是，k邻近不具有显示的学习过程，它是基于实例的一种学习方法，简单来说就是给定一堆西瓜的数据，然后输入一个新西瓜的数据，找到与这个新西瓜最近的k个西瓜，这k个西瓜如果大多数是属于又甜又好吃的西瓜

applecai·2023-04-13 01:18

机器学习 03 K-近邻算法

目录一、K-近邻算法1.1K-近邻算法(KNN)概念1.1.1概念理解举例1.2KNN算法流程总结1.3K值的选择1.3.1举例说明1.4kd树1.4.1KD树原理1.4.2树的建立1.5最近领域的搜索

Darren_pty·2023-04-12 22:54

迅为iTOP-3568开发板安装 RKNN Toolkit Lite2

1、输入以下命令安装Python3.7、pip3、gccapt-getinstallpython3python3-devpython3-pipgcc2、安装相关依赖，输入以下命令：注：Toolkit-lite2本身并不依赖opencv-python，但是在示例中需要用到这个模块，所以安装时也一并安装。如果不用到图像相关的处理，可以不安装该依赖库apt-getinstall-ypython3-ope

mucheni·2023-04-12 12:19

knn的python实现（numpy矩阵运算）

knn的内容很简单，假设给定m个点和一个中心点，找到所给的点中距离中心点最近的k个点。因此代码思路是先计算所有点与中心点的距离，进行升序排序，取前k个点。

木南君·2023-04-12 08:44

sklearn 数据处理与特征工程

譬如梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；而在距离类模型，譬如K近邻，K-Means聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精

R戎·2023-04-12 08:44

去除　FutureWarning报错信息

models={}models['LR']=LogisticRegression()models['LDA']=LinearDiscriminantAnalysis()models['KNN']=KNeighborsClassifier

weixin_30414155·2023-04-12 04:57

《统计学习方法》第 3 章“k 近邻法”学习笔记

k近邻法“k近法”在算法层面理解容易，可以从使用“k近邻法”处理分类问题入手，解释机器学习中的各种概念和一般流程。

李威威·2023-04-11 13:45

K-近邻算法之kd树

K-近邻算法之kd树问题导入：实现k近邻法时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速k近邻搜索。这在特征空间的维数大及训练数据容量大时尤其必要。

IT之一小佬·2023-04-11 01:19

机器学习基础——数据集与估计器、k近邻算法

1、sklearn数据集与估计器2、分类算法-k近邻算法3、k-近邻算法实例4、分类模型的评估5、分类算法-朴素贝叶斯算法6、朴素贝叶斯算法实例7、模型的选择与调优8、决策树与随机森林1、sklearn

咸鱼2K·2023-04-11 01:19

机器学习算法原理——k近邻 / KNN

文章目录k近邻/KNN主要思想模型要素距离度量分类决策规则kd树主要思想kd树的构建kd树的搜索总结归纳k近邻/KNN主要思想假定给定一个训练数据集，其中实例标签已定，当输入新的实例时，可以根据其最近的

Dragon水魅·2023-04-11 01:18

机器学习笔记 2 —— K 近邻法与 kd 树

文章目录1.理论部分1.1K近邻法1.2距离度量2.k近邻法的Python实现2.1数据集的预处理2.2模型构建2.3测试模型2.4scikit-learn3.kd树3.1构造平衡kd树算法3.2kd树的

我有两颗糖·2023-04-11 01:48

机器学习算法之kd树

——作者不详"上篇文章讲了K-近邻算法，但是引出了一个问题：实现K-近邻算法时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速k近邻搜索。这在特征空间维数大及训练数据容量大时尤其必要。

小闫同学啊·2023-04-11 01:46

机器学习系列之——Knn算法 kd树详解

关于knn算法，对特征空间进行划分的方法为计算新的输入实例与训练实例之间的距离，因为在特征空间中2个特征实例的相似程度可以用距离来表示。

Nick_Dizzy·2023-04-11 01:14

（论文阅读）基于融合深度卷积神经网络的人脸识别方法研究-褚玉晓

计算人脸图像的平均值并执行归一化的过程；第二步，计算唯一值并计算特征峰值以及阈值数，然后按降序对计算出的特征值进行排序，在排序中需要删除较小的特征值来提取主成分；第三步，使用K最近邻（K-NearestNeighbor，KNN

NYX_UNI·2023-04-10 20:42

knn-kaggle-titanic

knn得分是0.622，没有它教学给的那个高。

MORE_77·2023-04-10 17:27

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