K近邻(KNN) 第23页

KNN学习

一、原理k-近邻算法（k-NearestNeighbouralgorithm），又称为KNN算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。

Xue先生的猫·2023-03-24 01:42

机器学习算法：k近邻（kNN）算法

k近邻算法（k-nearestneighbor,kNN）是一种基本分类方法。k近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。

隐士飞猪·2023-03-24 01:51

大数据算法：分类算法

KNN分类算法KNN算法，即K近邻（KNearestNeighbour）算法，是一种基本的分类算法。

do_young·2023-03-23 15:26

Python实现最近邻数自动寻优的KNN算法

目录摘要0绪论1材料准备2算法原理3算法实现4结论5备注摘要KNN算法是一种传统的机器学习算法，在数学建模、数据挖掘和数据分析竞赛中也是常用的算法之一，网上的实现方法基本都是将最近邻数（n_neighbors

小皇的奶黄包·2023-03-23 07:41

我的漫画老师

wohiheboirbsisivxuwjbibysjdevugbjicskvujxbjvvkhxhhdbghwjsnbhdnunjksbgbsnchisbdbjkzbwkjsbsjnxnklddjjdkddkjddjjdndjjddkdkekejdjdkdbbdkjnsknbbknnnnsvkihshskkdibbdhlej_vbhbdbdbdkdkvvjjdkdb

刘珂帆·2023-03-22 22:12

算法岗准备

例如，k近邻,贝叶斯，决策树，svm，逻辑斯蒂回归和最大熵模型。主成分分析，奇异值分解SVD降维体现在什么地方？为什么PCA不被推荐用

毛十三_·2023-03-22 05:06

图像分割|机器学习|模式识别(2019-04-23~04-28)

做了一个总结K均值和KNN算法（学习笔记）4.25学校机器学习课的作业真的难成shi。不像国外作业，很多代码都写好

Rlinzz·2023-03-21 21:45

【機器學習特訓營】第一週-簡介、KNN算法 | 貪心學院

機器學習的概念：大數據、數據挖掘、機器學習，這三者是不同但有重合的領域而人工智能、機器學習、深度學習的關係是這樣的：人工智能>=機器學習>=深度學習，三者是在同一個框架、類似父類和子類的關係吧？然後，這次是‘機器學習特訓營’，想當然是聚焦在機器學習這一塊機器學習中，主要的框架為【過去數據】—》透過【機器訓練】—》得到【算法模型】再用得出來的【算法模型】加上【未來數據】來預測未來。接著，機器學習主要

Ding_Yu·2023-03-20 14:15

机器学习实战-朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法(NaiveBayes)前两章学习的knn和决策树分类都直接给出了答案，但是不能避免一些分类错误，本章学习的方法给出的是一个最优的类别猜测结果，并且给出概率估计值。

投篮手型差·2023-03-20 03:37

胃肠胰（GEP）神经内分泌肿瘤（NENs）的诊断模型

工作中遇到的文献，反正都要看，顺便做个笔记，文章影响因子不高，重点是思路和方法，文章方法上用了支持向量机（SVM），线性判别分析（LDA），KNN临近法，贝叶斯法（Bayes）。

凌川美兮·2023-03-19 18:33

k近邻算法

k近邻算法，顾名思义，找前k个最近的“邻居”。所以，怎样算近？就是距离小的。怎么算距离？以下。

jxc1·2023-03-19 16:58

机器学习：逻辑回归模型算法原理（附案例实战）

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（SVM）进行人脸识

i阿极·2023-03-18 21:07

机器学习：基于逻辑回归对优惠券使用情况预测分析

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（S

i阿极·2023-03-18 21:37

sklearn-监督学习-分类与回归

一、分类模型1.KNN算法函数：KNeighborsClassifier()思路：对k个最近的邻居进行拟合，调试出最佳n_neighbors的值，分别对训练集、验证集、测试集的标记值与预测值进行拟合，用参数

Jana_LU·2023-03-18 16:56

KNN-K近邻学习

K近邻算法概述K近邻（k-NearestNeighbor，简称KNN）学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：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

混蛋哥·2023-03-17 21:16

10X单细胞scanpy bbknn算法做多样本，不同批次整合

参考：http://events.jianshu.io/p/d855ee1a121fscanpy做10X单细胞多样本整合与Seurat差别比较大，很多学者喜欢使用seurat来进行整合，但实际情况是基于R平台的SeuratMNN整合算法非常消耗内存，并不适合进行多样本大量批次的整合首先来看看简介，Theingestfunctionassumesanannotatedreferencedataset

云养江停·2023-03-17 14:31

KNN的核心算法kd-tree和ball-tree

目录[toc]1.K近邻法基础1.1模型与算法K近邻法（K-nearestneighbor,KNN）是最基础的机器学习模型之一，它的类别为：分类（√）、回归（√）、标注概率软分类、非概率硬分类（√）监督

吴智深·2023-03-17 05:18

python缺失值填充方法示例代码

目录1.找到缺失值2.计算缺失值的数量3.处理缺失值3.1:df.dropna():直接删除行列3.2:df.fillna()填充缺失值3.3:KNN填充4.查看数据集的末尾总结1.找到缺失值导入数据集

·2023-03-17 01:12

【图像处理入门】图像去噪算法（KNN,SNN）

实现KNN（K近邻平滑滤波器）的代码。要求：算法实现为函数[im]=KNNFilter(I,K,N)，其中I为读入的图像矩阵；K为最近邻个数，N为模板大小参数（N*N）。

菠萝啤YJB·2023-03-16 16:53

Scala实现：KD-Tree(k-dimensional tree)

主要应用于多维空间数据的搜索，经常使用在SIFT、KNN等多维数据搜索的场景中，以KNN(K近邻)为例，使用线性搜索的方式效率低下，k-d树本质是对多维空间的划分，其每个节点都为k维点的二叉树kd-tree

k_wzzc·2023-03-16 11:31

大师兄的数据分析学习笔记(三十一）：机器学习模型总结

大师兄的数据分析学习笔记(三十）：半监督学习大师兄的数据分析学习笔记(三十二）：模型评估（一）一、分类模型KNN朴素贝叶斯决策树支持向量机逻辑映射GBDT集成方法神经网络二、回归模型线性回归逻辑回归人工神经网络回归树与提升树三

superkmi·2023-03-16 04:09

机器学习算法的一些启发

一个是KNN算法，另外一个是决策树算法。

厚德简物·2023-03-15 14:05

（九）从零开始学人工智能--统计学习：KNN&SVM&决策树

统计学习基础算法-KNN&SVM&决策树文章目录统计学习基础算法-KNN&SVM&决策树1.KNN（k-NearestNeighbor）1.1距离选择1.2K值选择1.3维度灾难1.4KNN的优缺点2.

小花技术大本营·2023-03-15 10:41

OpenCV+python计算机视觉图像处理5——数字识别案例

样本介绍样本地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/KNN最近临域本质：KNNtest样本k个max108个1->1#1.loaddata#2.knntesttraindistance5

手写的现在ing·2023-03-15 09:57

JS简单实现邻近算法(KNN)

KNN百度百科1.实现KNN简单理解下原理,我们将数据放入数据中进行比较排序截取最接近(也就是距离或差距最小)的N个进行"投票",然后得到投票数最多的。

关爱单身狗成长协会·2023-03-15 01:12

KNN vs K-Means

KNNK-Means1.KNN是分类算法1.K-Means是聚类算法2.监督学习2.非监督学习3.喂给它的数据集是带label的数据，已经是完全正确的数据3.喂给它的数据集是无label的数据，是杂乱无章的

北小卡·2023-03-14 23:53

4.6 网格搜索与k近邻算法中更多的超参数

逆风的妞妞·2023-03-14 12:45

机器学习（二）--- KNN（K-Nearest Neighbors）

KNNK-NearestNeighbors简单类比（SimpleAnalogy）KNN：通过你周围的人来判断你是哪一类人Tellmeaboutyourfriends(whoyourneighborsare

williamgavin·2023-03-14 07:01

什么是KNN（K-Nearest Neighbor）？

01KNN的简介虽然名字中由”NN”，但是KNN并不是哪种神经网络，KNN的英文全称叫K-NearestNeighbor，翻译过来就是K邻近算法，K这里可以理解为邻居，你也可以叫它找邻居算法，是机器学习中常用的分类算法

小ai同学1号·2023-03-14 07:31

机器学习算法 --KNN算法（K-Nearest Neighbor）简单理解

KNN算法工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。

-Ausen·2023-03-14 07:27

机器学习算法系列（二十一）-k近邻算法（k-Nearest Neighbor / kNN Algorithm）

这一节我们来学习一个相对简单直观的算法——k近邻算法1（k-NearestNeighbor/kNNAlgorithm）。二、模型介绍 k近邻算法的思想非常的直观：给定一个新样本点时，只需要在

Saisimonzs·2023-03-14 07:53

机器学习实战-52: K最近邻分类算法(k-Nearest Neighbor-KNN)

K最近邻(k-NearestNeighbor-KNN)分类算法属于监督学习算法。

MTVideoAI·2023-03-14 07:53

K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法

概述K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。它没有训练的过程，它的学习阶段仅仅是把样本保存起来，等收到测试集之后再进行处理，属于“懒惰学习”。

木杉Vincent·2023-03-14 07:49

K近邻算法(k-Nearest Neighbour, KNN)

《机器学习》周志华k近邻学习《统计学习方法》李航k近邻法KNN算法思想k-最近邻(k-NearestNeighbour,kNN)算法是一种基本分类与回归方法，属于监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本

　木夕敢敢·2023-03-14 07:37

机器学习--KNN(K- Nearest Neighbor)

1、KNN（K-NearestNeighbor）法-----K最邻近法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，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性

@硬train一发·2023-03-14 07:34

机器学习：朴素贝叶斯模型算法原理（含实战案例）

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（SVM）进

AOAIYII·2023-03-13 15:13

监督学习和无监督学习

监督学习（supervisedlearning）无监督学习（unsupervisedlearning）监督学习无监督学习标签/目标有无用途分类、回归聚类、密度估计常用算法kNN、决策树、朴素贝叶斯K-均值分类

寒星I·2023-03-13 11:55

香橙派5使用NPU加速yolov5的实时视频推理（二）

三、将best.onnx转为RKNN格式这一步就需要我们进入到Ubuntu20.04系统中了，我的Ubuntu系统中已经下载好了anaconda，使用anaconda的好处就是可以方便的安装一些库，而且还可以利用

孙启尧·2023-03-13 10:47

机器学习作业一：使用k-近邻算法实现手写数字识别（1）+（2）

文章目录一、k-近邻算法二、k值的选取及归一化的重要性三、k近邻算法的一般流程四、使用KNN进行手写数字识别的步骤五、主要代码六、算法缺点七、使用sklearn库实现简单的KNN算法实例八、参考一、k-

alivefdy·2023-03-13 07:58

2.k-近邻算法(KNN)

概述KNN算法是一种基本分类与回归方法，采用不同的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。适用数据范围：数值型和标称型。

Gene_Chung·2023-03-12 10:29

4.5 超参数

KNN算法没有模型参数，k是典型的超参数。调参一般说的就是超参数如何寻找到一个好的超参数呢？

逆风的妞妞·2023-03-12 04:51

安装yapi插件cross-request

一、下载插件：链接:https://pan.baidu.com/s/1dzXdHYABkNNNGuUu16YadQ密码:utf1注：网上有的插件是有问题的。如果遇到插件不行，可换一个。

abelweiwencai·2023-03-12 00:09

当我用scikit-learn做分类问题，都会做些什么

[1]本篇文章记录了用scikit-learn框架下以KNN对数据集进行分类预测时的一个完整步骤。下文涉及下面内容：实例介绍数据准备选择模型训练模型测试模型保存模型用模型进行预测实例介绍建议在开始

南宋临安府·2023-03-11 12:03

sklearn svm如何选择核函数_【笔记】sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数...

sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数sklearn中的SVM的使用SVM的理论部分需要注意的是，使用SVM算法，和KNN算法一样，都是需要做数据标准化的处理才可以，因为不同尺度的数据在其中的话

weixin_39632728·2023-03-11 07:16

我的部分Tasker配置

可能需要的插件软件，请自行下载：TouchTask、Mixplore、Airpods多次双击控制音乐taskerprofile://H4sIAAAAAAAAAO1XzWrbQBA+x08hBAkNNNafZclEFii2DiZ2UmKTUnowi7Sxt5ElsdqY

淳帅二代·2023-03-11 05:15

Python KNN k-邻近算法手动实现及分析分类、回归、糖尿病预测实战

PythonKNNk-邻近算法算法原理\qquadk-邻近算法的核心思想是未标记样本的类别，由距离其最近的k个邻近投票来决定。

Rp_·2023-03-10 22:04

跟我一起学scikit-learn15：K-近邻算法

KNN（K-NearestNeighbor，K-近邻算法）算法是一种有监督的机器学习算法，可以解决分类问题，也可以解决回归问题。

金字塔下的小蜗牛·2023-03-10 22:03

机器学习2：KNN算法

KNN算法KNN算法一、KNN概述1.KNN算法的原理2.KNN算法的优缺点3.KNN算法的参数二、使用KNN算法进行分类1.生成已标记的数据集2.模型的选择3.对一个新样本预测4.结果可视化三、示例：

shi_jiaye·2023-03-10 22:32

【Scikit-Learn】k-近邻算法实例

本文首先通过交叉验证来选择模型从3种模型中选择出最优模型KNN，然后绘画出KNN的学习曲线。由于该糖尿病数据集含有8个特征，并不能进行可视化。因此本文选

o(*￣︶￣*)o__小肉松·2023-03-10 22:00

Python KNN K-近邻分类器

knn分类器被认为是一种懒惰的分类方式，他是依据周边邻居的分类做出的决策。

River Chandler·2023-03-10 22:29

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