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K近邻(KNN)
knn
-kaggle-titanic
knn
得分是0.622,没有它教学给的那个高。
MORE_77
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2023-04-10 17:27
kaggle
机器学习
python
sklearn
1机器学习&图像分类之
KNN
实现与sklearn调用
图像分类中最简单的算法
KNN
,选取距离待测图像距离最近的k个图像,统计各类的比例,选择比例最高的图像种类,作为新图像的分类结果。
Leafing_
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2023-04-10 15:32
pytorch
机器学习
python
算法
计算机视觉
验证码识别之连体字符切割
根据前面的几篇博客已经知道,如果验证码里的字符之间没有相连,我们使用任意一个机器学习的算法(
KNN
,SVM等)很容易就可以把他们切割标注识别出来,实际上很多网站的验证码都不可能那么简单,那么我们字符连接如何切割是一个难题
Qwertyuiop2016
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2023-04-10 15:16
小白进阶之路
验证码切割
验证码预处理
R
KNN
模型部署(3)—— 模型转换与测试
文章目录1常用API介绍1.1r
knn
初始化及释放1.2r
knn
模型配置1.3PT模型加载1.4r
knn
模型转化1.5模型导出1.6r
knn
运行环境初始化1.7r
knn
模型推理1.8r
knn
性能评估2pth2pt3pt2r
knn
3.1
机器人涮火锅
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2023-04-10 10:57
人工智能
深度学习
pytorch
人工智能
R
KNN
模型部署(2)——环境配置
文章目录前言1、前期准备2、PC端环境配置2.1创建虚拟环境2.2依赖库安装2.3其他库安装3、虚拟端环境配置3.1安装Ubuntu系统3.2下载并安装anaconda3.3创建py36虚拟环境4、虚拟端安装R
KNN
-Toolkit4.1
机器人涮火锅
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2023-04-10 10:27
人工智能
pytorch
python
人工智能
R
KNN
模型部署(4)—— 模型部署
文章目录1、简介2、模型部署流程1、简介 R
KNN
SDK为带有RKNPU的芯片平台提供C语言编程接口,用于用户部署R
KNN
模型。
机器人涮火锅
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2023-04-10 10:27
人工智能
人工智能
计算机视觉
机器学习01案例-预测facebook签到位置
签到位置流程分析: 1)获取数据 2)数据处理 目的: 特征值x 目标值y a.缩小数据范围 2年月日时分秒 c.过滤签到次数少的地点 数据集划分 3)特征工程:标准化 4)
KNN
自由小冰儿
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2023-04-09 21:31
#
人工智能-机器学习
机器学习
KNN
日撸 Java 三百行(11-20天,线性数据结构)
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
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2023-04-09 21:19
Java
程序设计基础
数据结构
【开源项目】模型网络可视化查看器Netron
Netron支持ONNX、TensorFlowLite、Caffe、Keras、Darknet、PaddlePaddle、ncnn、MNN、CoreML、R
KNN
、MXNet、MindSporeLite
hey_girl_
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2023-04-09 17:28
Python
python
深度学习
神经网络
机器学习算法分类概要汇总(一)ML-
KNN
算法(含代码)
一、ML-
KNN
算法算法概要介绍。多标签学习算法是基于
KNN
算法的一种改进算法,这里大概介绍一下ML—
KNN
算法的实现过程,结合一种
lotylotylotyloty
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2023-04-09 12:53
机器学习
深度学习
算法
opecv入门:
K近邻
算法
K近邻
算法机器学习算法是从数据中产生模型,也就是进行学习的算法,我们提供经验给算法,它可以根据经验产生模型,面对新的情况时,模型就会给我们提供判断(预测)结果。
AI路漫漫
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2023-04-09 09:55
opencv从入门到放弃
opencv
K近邻
算法【OpenCV&Python】
K近邻
算法—入门0、引言1、理论基础3、计算3.1归一化3.2距离计算4、手写数字识别的原理4.1数据初始化4.2读取特征图像4.3提取特征图像的特征值4.4计算待识别图像的特征值4.5计算待识别图像与特征图像之间的距离
一只丁小丁呐
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2023-04-09 09:24
python
k近邻
算法_图穷匕见:
K近邻
算法与手写数字识别
机器学习算法是从数据中产生模型,也就是进行学习的算法。我们把经验提供给算法,它就能够根据经验数据产生模型。在面对新的情况时,模型就会为我们提供判断(预测)结果。例如,我们根据“个子高、腿长、体重轻”判断一个孩子是个运动员的好苗子。把这些数据量化后交给计算机,它就会据此产生模型,在面对新情况时(判断另一个孩子能不能成为运动员),模型就会给出相应的判断。比如,要对一组孩子进行测试,首先就要获取这组孩子
weixin_39886956
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2023-04-09 09:53
k近邻算法
win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习(二十章
K近邻
算法)————20.5
K近邻
模块的基本使用
Python版本是Python3.7.3,OpenCV版本OpenCV3.4.1,开发环境为PyCharm20.5
K近邻
模块的基本使用在OpenCV中,不需要自己编写复杂的函数实现
K近邻
算法,直接调用其自带的模块函数即可
菩提树下祈愿的少年
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2023-04-09 09:21
Python-OpenCV
K近邻模块的基本使用
win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习(二十章
K近邻
算法)————20.1理论基础
Python版本是Python3.7.3,OpenCV版本OpenCV3.4.1,开发环境为PyCharm文章目录第20章
K近邻
算法20.1理论基础第20章
K近邻
算法机器学习算法是从数据中产生模型,也就是进行学习的算法
菩提树下祈愿的少年
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2023-04-09 09:51
Python-OpenCV
K近邻算法
win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习(二十章
K近邻
算法)————20.6
K近邻
手写数字识别
Python版本是Python3.7.3,OpenCV版本OpenCV3.4.1,开发环境为PyCharm20.6
K近邻
手写数字识别本节使用OpenCV自带的
K近邻
模块识别手写数字。
菩提树下祈愿的少年
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2023-04-09 09:51
Python-OpenCV
K近邻手写数字识别
OpenCV入门(三十一)快速学会OpenCV 30
K近邻
算法
OpenCV入门(三十一)快速学会OpenCV30
K近邻
算法1.
K近邻
算法概述2.代码实例作者:Xiou1.
K近邻
算法概述机器学习算法是从数据中产生模型,也就是进行学习的算法(下文也简称为算法)。
小幽余生不加糖
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2023-04-09 09:15
OpenCV
opencv
近邻算法
计算机视觉
机器学习:基于逻辑回归和高斯贝叶斯对人口普查数据集的分类与预测
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
i阿极
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2023-04-09 07:16
机器学习案例
机器学习
逻辑回归
python
开发语言
高斯贝叶斯
sklearn分类算法实例(SVC、
KNN
)
文章目录1.数据集2.实验步骤2.1数据预处理*2.1.1分析**2.1.2实践过程*2.2划分数据集2.3选取模型进行定价分类*2.3.1分析**2.3.2实践*①SVC模型分类②
KNN
模型分类总结1
The_Demo
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2023-04-09 06:05
机器学习
机器学习
算法
A.机器学习入门算法[七]:基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
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2023-04-09 04:10
数据挖掘-机器学习
机器学习
数据挖掘
LightGBM
决策树
人工智能
A.机器学习入门算法(八):基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
·
2023-04-09 04:10
数据挖掘-机器学习
机器学习
神经网络
BP神经网络
数据挖掘
人工智能
A.机器学习入门算法(九): 基于线性判别模型的LDA手写数字分类识别
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
·
2023-04-09 04:10
数据挖掘-机器学习
机器学习
人工智能
线性判别模型
数据挖掘
数据分析
A.机器学习入门算法(五):基于企鹅数据集的决策树分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
·
2023-04-09 04:09
数据挖掘-机器学习
机器学习
决策树
数据分析
数据挖掘
分类预测
A.机器学习入门算法(六)基于天气数据集的XGBoost分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
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2023-04-09 04:09
数据挖掘-机器学习
机器学习
数据挖掘
数据分析
人工智能
XGBoost
A.机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
近邻(k-nearest neighbors)分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
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2023-04-09 04:39
数据挖掘-机器学习
机器学习
数据挖掘
数据分析
KNN分类
鸢尾花分类
A.机器学习入门算法(二): 基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
·
2023-04-09 04:38
数据挖掘-机器学习
机器学习
人工智能
朴素贝叶斯
数据挖局
数据分析
A.机器学习算法入门教程(一): 基于逻辑回归的分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
·
2023-04-09 04:37
数据挖掘-机器学习
机器学习
逻辑回归
数据挖掘
分类预测
鸢尾花分类
A.机器学习入门算法(四): 基于支持向量机的分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
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2023-04-09 03:25
数据挖掘-机器学习
机器学习
支持向量机
数据挖掘
SVM
数据分析
基于DEAP的脑电情绪识别(模型为SVM,
KNN
和决策树,随机森林)完整代码分析
源码见个人主页:https://download.csdn.net/download/qq_45874683/87667984基于DEAP的脑电情绪识别(模型为SVM,
KNN
和决策树,随机森林)完整代码
脑电永不过时
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2023-04-09 01:56
脑电情绪识别
决策树
随机森林
机器学习
Python机器学习:决策树1
昨天学习了
KNN
,今天来看到决策树,这是一种常用的机器学习算法,回归和分类都可以使用,我看着书上的示例,感觉这个和switch或者连续的if、else条件这些控制流一样:图1:简单决策树示例它其实是很朴素的思想
鲁智深坐捻绣花针
·
2023-04-08 14:36
Python机器学习
机器学习
决策树
python
Python机器学习:K-邻近算法
K邻近算法(
KNN
),是一种常用的分类或者是回归算法,给定一个训练样本集合D以及一个需要进行预测的样本x,
KNN
的思想很简单:对于分类问题,从所有训练样本集合中找到和x最接近的k个样本,然后通过投票法来选择这
鲁智深坐捻绣花针
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2023-04-08 14:05
Python机器学习
机器学习
python
算法
分类问题的算法总结
目录一、最近邻算法(
KNN
算法)算法原理算法的优缺点关于K的选择二、决策树算法原理算法的优缺点关于剪枝扩展内容三、朴素贝叶斯算法原理算法的优缺点扩展内容四、支持向量机算法原理算法的优缺点五、神经网络分类算法步骤算法优缺点一
派大星先生c
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2023-04-08 11:44
数学建模
算法
分类
机器学习
决策树
深度学习
神经网络可以用来分类吗,神经网络相关问题
二分类的改进版,天生适合多分类;神经网络(如bp神经网络,随机权神经网络,RBF神经网络等);通过建立多个支持向量机或者最小二乘支持向量机分类模型,通过投票算法选择概率最大的分类标签;也可以通过聚类算法(
KNN
「已注销」
·
2023-04-08 04:28
机器学习实战-
KNN
工作原理:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,样本集中每个数据都存在标签,即已知样本集中每一数据与其所属分类的对应关系。当输入没有标签的新数据,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的k个分类标签(K-近邻),最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。python代码(python3版本):fromnumpyimport*i
Smiley栗子
·
2023-04-07 17:08
我的机器学习笔记(三)--- 分类问题与
K近邻
算法
文章目录一、分类问题的定义二、分类问题的类型2.1二分类问题2.2多分类问题三、常用的分类算法四、模型分类器的实现4.1模型的构建4.2模型的使用五、
K近邻
算法5.1
K近邻
算法的概念5.2
K近邻
算法的伪代码
离明zh
·
2023-04-07 14:49
机器学习
机器学习
分类
scikit-learn
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:04
KNN
05
dengdengwb
·
2023-04-07 14:48
我用 Python 构建一套电影推荐系统
本文将余弦相似度与
KNN
、Seaborn、Scikit-learn和Pandas结合使用,创建一个使用用户评分数据的电影推荐系统。
Python数据开发
·
2023-04-07 11:52
机器学习
python
机器学习
数据挖掘
KNN
机器算法入门【Python】:实现手写数字识别
人生苦短,我用python
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。
蚂蚁爱Python
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2023-04-07 07:04
数据分析
Python
Python实战项目
python
算法
机器学习
iTOP-3568开发板NPU使用安装R
KNN
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-openc
mucheni
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2023-04-06 22:29
RK3568开发板
python
开发语言
KNN
算法-5-
KNN
算法总结
KNN
的优点1、
KNN
算法是一个非常简单的算法,理论成熟,思想简单,既可以用来做分类也可以用来做回归2、天然解决多分类问题,也可用于回归问题3、和朴素贝叶斯之类的算法比,对数据没有假设,准确度高,对异常点不敏感
从来只看自己_7faa
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2023-04-06 17:41
[RV1109/RV1126系列]-4.RGA、DRM对图像Resize加速
RGA、DRM对图像Resize加速 上文中,我们已经部署好R
KNN
基本的转换、部署工具的安装操作,下面我们对在视觉算法中常用Resize操作进行优化提速,因RV1126/1109采用ArmA7的处理器
Ant5985
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2023-04-06 08:33
arm
opencv
深度学习
rknn
rknnpu
点云库PCL学习笔记 -- k-d tree 与八叉树 -- 3.基于 Octree 八叉树的空间划分及邻域搜索(体素近邻搜索、
K近邻
搜索、半径r内近邻搜索)
点云库PCL学习笔记--k-dtree与八叉树--3.基于Octree八叉树的空间划分及邻域搜索(体素近邻搜索、
K近邻
搜索、半径r内近邻搜索)使用Octree八叉树的进行空间划分及邻域搜索(体素近邻搜索
杰尼君
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2023-04-06 05:37
点云库PCL学习笔记
学习
r语言
算法
随记·手撕coding |
knn
有监督学习算法,训练数据有标签⭐原理:1、计算测试数据与各个训练数据之间的距离(欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度)2、按照距离大小升序排序3、选取距离最小的前k个点(k的值需要事先设定)4、确定前k个点所在类别的出现频率5、返回前k个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类注:对于步骤5,有2种方法:1、多数表决法:前k个里选类别最多的种类作为测试样本2、加权表决法:根据距离的远近,对近邻的投
#苦行僧
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2023-04-06 03:27
算法岗面试
knn
nlp
ml
ai
cv
大师兄的数据分析学习笔记(十五):分类模型(一)
大师兄的数据分析学习笔记(十四):机器学习与数据建模大师兄的数据分析学习笔记(十六):分类模型(二)一、
KNN
1.关于距离如果属性可以转化为数值类型,那么每个属性就可以看做是一个维度,每个对象都是空间中的坐标
superkmi
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2023-04-05 17:03
机器学习的敲门砖:
kNN
算法(下
plt.scatter(X2[:,0],X2[:,1])plt.show()计算其均值/方差np.mean(X2[:,0])np.std(X2[:,1])1.4Sklearn中的归一化首先我们来看一个在实际使用归一化时的一个小陷阱。我们在建模时要将数据集划分为训练数据集&测试数据集。训练数据集进行归一化处理,需要计算出训练数据集的均值mean_train和方差std_train。问题是:我们在对测
java100001
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2023-04-05 17:23
Java
经验分享
架构
java
Python中的Counter类
在很多场景中经常会用到统计计数的需求,比如在实现
kNN
算法时统计k个标签值的个数,进而找出标签个数最多的标签值作为最终
kNN
算法的预测结果。
落雨画空微凉
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2023-04-05 15:12
python
开发语言
机器学习之
KNN
算法:日撸Java三百行day51-53
一、什么是
KNN
算法
K近邻
(K-NearestNeighbor,
KNN
),是一种最简单和最经典的有监督学习算法之一。
KNN
算法是最简单的分类器,可以应用于分类和回归问题。
陈序袁
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2023-04-05 15:08
机器学习
机器学习
算法
人工智能
日撸 Java 三百行(51-60天,
kNN
与 NB)
原文:日撸Java三百行(51-60天,
kNN
与NB)目录51-53.
kNN
分类器留一法测试54-55.基于M-distance的推荐一点解释代码相关56-57.kMeans聚类58.朴素贝叶斯拉普拉斯平滑
八宝袋
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2023-04-05 15:34
日撸代码300行
Java
java
python怎么统计个数_Python中的计数 - Counter类
点击上方"AI机器学习与深度学习算法",选择"星标"公众号原创干货,第一时间送达在很多场景中经常会用到统计计数的需求,比如在实现
kNN
算法时统计k个标签值的个数,进而找出标签个数最多的标签值作为最终
kNN
weixin_39535752
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2023-04-05 15:29
python怎么统计个数
基于
KNN
的网络流量异常检测研究
针对网络异常检测方法检测精度不高,网络环境动态不稳定的问题,提出了基于K-最近邻算法(K-NearestNeighbor,
KNN
)的网络流量异常检测算法。
宋罗世家技术屋
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2023-04-05 13:51
综合技术探讨及方案专栏
聚类
人工智能
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