K近邻(KNN) 第27页

机器学习算法 - 朴素贝叶斯分类器

一、算法简介1.1背景监督学习分为生成模型(generativemodel)与判别模型(discriminativemodel)判别模型：SVM,LR,KNN,NN,CRF等生成模型：贝叶斯方法(NaiveBayes

why do not·2023-01-28 15:59

在MNIST数据集上实现SVM、KNN、VGG、ResNet分类算法

目录引言一、数据集的准备二、算法设计SVMKNNVGGNetResNet三、实验与分析四、总结引言计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，其显著的研究成果已逐渐应用于人们的实际生活中，如人脸识别、目标追踪等

WarriorQiu·2023-01-28 08:52

K-近邻算法

Infi-chu:http://www.cnblogs.com/Infi-chu/一、K-近邻算法简介K-近邻算法（KNN）是机器学习算法中一个较为经典的算法1.定义如果一个样本在特征空间中的K个最相似

weixin_30298497·2023-01-28 07:15

K近邻聚类算法

K近邻聚类算法k均值（k-means）是聚类算法中最为简单、高效的，属于无监督学习算法核心思想：由用户指定k个初始质心（initialcentroids)，以作为聚类的类别（cluster），重复迭代直至算法收敛基本算法流程

大数据面壁者·2023-01-28 07:15

以K近邻算法为例，使用网格搜索GridSearchCV优化模型最佳参数

文章目录参数优化网格搜索代码实现自编代码sklearn代码验证参数优化在之前的文章以K近邻算法为例，使用交叉验证优化模型最佳参数中，我们使用验证曲线（validation_curve）去优化K近邻算法中的最优参数

我在开水团做运筹·2023-01-28 07:11

第十章降维与度量学习

k近邻学习kNN学习是一种常用的监督学习方法。工作机制给定测试样本，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，然后根据这k个“邻居”的信息来进行预测。

尘濯·2023-01-27 20:14

G-Tree索引结构解决路径推荐和K近邻问题，以及相关论文

G-Tree索引结构1.G-Tree索引最初论文：R.Zhong,G.Li,K.Tan,L.ZhouandZ.Gong,"G-Tree:AnEfficientandScalableIndexforSpatialSearchonRoadNetworks,inIEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,vol.27,no.8,pp.2175-2189,1

五百一十七XX·2023-01-27 17:36

基于ml-knn的多标签分类

算法原理改进版knn：ml-knn（multi-labelknn）1.通过knn算法寻

一心一意弄算法·2023-01-27 15:01

Machine Learning：k近邻算法（KNN）

目录写在前面的话k-近邻算法概述优点缺点适用数据范围原理Python代码实现Sklearn直接调用weights选项algorithm选项算法测试与结果评价原理及方法函数主要参数说明Python代码实现示例反思与总结写在前面的话大概是上半年准备美赛的时候，才发现仅仅具备C语言的知识，如果想对数据进行分析和挖掘，实在太过简陋，并且当时对相关算法了解甚少。这个学期有幸选了黄教授的数据科学概论一课，他曾

放牧星辰dmc·2023-01-27 08:01

#第25篇分享：一个用户签到位置数据挖掘实例（python语言：sklearn KNN）（1）

#sklearn-KNN算法，KNN算法一个不建模的算法，什么意思呢，就是不会提前生成模型，只要有数据输入后才会计算距离D，根据距离即可进行预测；朴素贝叶斯也是不建模算法，但是是用概率进行预测：目的：预测用户签到位置

天甜费，·2023-01-27 08:01

KNN、决策树、随机森林..调参学习笔记

实例：Titanic生存率预测实例（通过sklearn实现Knn，决策树，线性回归）importpandasaspdfromIPython.displayimportdisplaytrain=pd.read_csv

RichChigga_·2023-01-27 08:00

【机器学习】一文搞懂K近邻算法(KNN)，附带多个实现案例

【机器学习】一文搞懂K近邻算法(KNN)，附带多个实现案例一、KNN回顾kkk近邻算法kkk近邻学习是一种常用的监督学习方法，比如：判断一个人的人品，只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出

Lucky_wangtao·2023-01-27 08:25

一文搞懂K近邻算法(KNN)，附带多个实现案例

一、KNN回顾k近邻学习是一种常用的监督学习方法，比如：判断一个人的人品，只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出，即“近朱者赤，近墨者黑”。理论/

AI科技大本营·2023-01-27 08:51

KNN算法（学习笔记）

KNN学习笔记算法原理KNN三要素KNN预测规则1.分类2.回归KNN算法实现方式python代码算法原理K近邻(K-nearstneighbors,KNN)所谓k近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的

UCaoo·2023-01-27 08:21

PyTorch深度学习实践第二讲线性模型

目录监督学习四步骤线性模型泛化代码作业监督学习四步骤DataSet（数据集）Model（模型选择和设计，例如神经网络，决策树等）Training（大部分模型都需要训练，都有些例如KNN不需要训练）Inferring

筱翼深凉·2023-01-27 08:47

利用KNN算法做多输入单输出拟合预测建模。程序内有注释，直接替换数据就可以用

利用KNN算法做多输入单输出拟合预测建模。程序内有注释，直接替换数据就可以用，可以免费指导如何替换数据。程序是MATLAB语言。

「已注销」·2023-01-27 08:46

机器学习1——KNN算法之绘图

1.数据准备1.导包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#画图使用2.数据准备#训练数据rowdata={'酒精浓度':[14.23,13.2,13.16,14.37,13.24,12.07,12.43,11.79,12.37,12.04],'颜色深度':[5.64,4.38,5.68,4.80,4.32,2.76,

valiant_xin·2023-01-27 02:32

特征点匹配后常用的匹配结果过滤手段

3、KNN匹

Andy.Green·2023-01-26 20:55

机器学习-KNN

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltraw_data_x=[[3.333,2.313],[3.111,1.781],[1.343,3.368],[3.582,4.679],[2.280,2.866],[7.423,4.696],[5.745,3.533],[9.172,2.511],[7.792,3.424],[7.939,0.791]]raw_d

志䦀zy·2023-01-26 17:53

鸢尾花分类（SVM,KNN,GaussianNB,DecisioinTreeClassiefier）

一、项目介绍这个项目是我们《数据分析与机器学习这门课程》的实验一，数据集由老师提供，是csv文件格式。鸢尾花数据集是机器学习入门的一个经典的数据集，本项目通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。是一个三分类的监督学习问题。我们在此数据集上构造多个机器学习模型，并评估他们学习效果的好坏。二、数据

m0_61688615·2023-01-26 07:38

读书笔记：机器学习实战(1)——章2的knn代码和个人改进与注释

最近在学习《机器学习实战》一书，受益匪浅，之前还看过本书《机器学习系统设计》也很不错，个人觉得前者更注重算法学习和白盒代码优化（原理理解），而后者更注重skit-learn等工具包的黑盒使用，更重要的是会指导部分工具算法使用的调优trick，提到机器学习的trick调优，比如early－stoping等，《Neuralnetworksanddeeplearning》中讲授了很多精华，但是目前我只有

決心·2023-01-26 07:00

手写KNN实践

手写代码是算法最好的实现机制：fromsklearnimportdatasetsfromcollectionsimportCounter#为了做投票fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp#导入iris数据iris=datasets.load_iris()X=iris.datay=iris.targetX_tr

A_You·2023-01-26 01:41

机器学习笔记三：经典算法

第三章：机器学习经典算法机器学习之经典算法第三章：机器学习经典算法一、KNN算法定义：距离计算公式：适用案例：算法优缺点：特征工程处理：skLearnAPI:sparkAPI:二、朴素贝叶斯分类算法原理

roykingw·2023-01-25 15:42

统计学习方法学习笔记（3）K近邻法

K近邻法3.1.K近邻算法3.2.K近邻模型3.3.K近邻法的实现：kd树3.1.K近邻算法算法步骤：给定一个训练数据集，对于一个新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于哪一个类

北岛寒沫·2023-01-25 12:28

KNN数据分类算法的matlab仿真

目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述KNN的本质是通过距离判断待测样本和已知样本是否相似。

Simuworld·2023-01-25 10:39

机器学习哪些算法需要归一化

机器学习中需要归一化的算法有SVM,逻辑回归，神经网络，KNN,线性回归，而树形结构的不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量分布和变量之间的条件概率，如决策树，随机森林，对于树形结构，树模型的构造是通过寻找最优分裂点构成的

qq_34872215·2023-01-25 09:53

非线性分类器（一）之KNN以及SVM的数学推导

非线性分类器（一）最小距离分类器最小距离分类器特点解决两类多峰或多类问题的分段线性分类器可以解决几乎所有分类问题，但要已知各类子类概念直观简单，未经优化分类器设计简单容易无重叠区或空白区KNN

机器学习我来学·2023-01-25 09:22

机器学习为什么使用归一化？有哪些归一化算法？

一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN。如果一个特征值域范围非常大，那么距离计算就主要取决于这个特征，从而与实际情况相悖（比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要）。

Emiliano Martínez·2023-01-25 08:49

复现经典：《统计学习方法》第 4 章朴素贝叶斯

代码目录第1章统计学习方法概论第2章感知机第3章k近邻法第4章朴素贝叶斯第5章决策树第6章逻辑斯谛回归第7章支持向量机第8章提升方法第9章EM算法及其推广第10章隐马尔可夫模型第11章条件随机场第12章监督学习方法总结代码参考

湾区人工智能·2023-01-24 11:44

【机器学习】多标签分类

目录：多标签分类一、算法1.1One-vs-Rest1.2AdaBoost-MH1.3ML-KNN一、算法多标签分类的适用场景较为常见，比如，一份歌单可能既属于标签旅行也属于标签驾车。

旅途中的宽~·2023-01-23 19:56

1. 深度学习简介|计算机视觉简介|得分函数|损失函数作用|前向传播整体流程

文章目录深度学习简介计算机视觉简介k近邻算法得分函数损失函数作用前向传播整体流程机器学习是一个大块，其中就包含着深度学习，计算机视觉等机器学习的流程：数据获取特征工程建立模型评估与应用深度学习简介深度学习通过特征学习进行相关操作

Micoreal·2023-01-23 10:50

密文检索论文阅读

EnablingEfficientandGeometricRangeQueryWithAccessControlOverEncryptedSpatialData摘要系统模型、威胁模型和安全要求SystemModelThreatModelandSecurityRequirementsPRELIMINARIESSecurekNNComputationOrder-PreservingEncryp

Juli_Eyre·2023-01-21 19:41

关于＜＜This KNeighborsClassifier instance is not fitted yet. Call ‘fit‘ with approp……＞＞的可能处理方法

在使用机器学习的K近邻算法中，使用到了sklearn库中的KNeighborsClassifier()在后面后面跑下面这个代码的时候会报错NotFittedError:ThisKNeighborsClassifierinstanceisnotfittedyet.Call'fit'withappropriateargumentsbeforeusingthismethod.accuracy

挖煤的小李同学·2023-01-21 17:49

数据科学导论--2.理论基础

2.常用的统计学知识：3.统计学与机器学习的区别与联系4.数据科学视角下的统计学2.3机器学习1.机器学习基本思路2.机器学习三要素3.KNN算法4.概念学习5.决策树学习6.人工神经网络学习7.贝叶斯学习

虾滑桦虾·2023-01-21 16:02

机器学习——KNN算法

一、什么是KNNk近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）是一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。

ke·2023-01-21 14:29

RKNN模型训练转换部署

1.背景做了一个手机版本的人流量计数，显然不能最终真实环境实施，因为数据集不够，并且硬件还需要搭载其他设备，所以使用的是安卓工控机，但推理速度非常慢，接近500ms，换一个好的CPU,比如3568工控机等，速度也是在150ms左右，但是发现了Firefly相关文档，瑞芯微，可以用NPU做计算，那开始吧。2.先快速体验一下NPUROC-RK3568-PC板子这是一款次旗舰级，3588性能会更高，目前

wantao1008hh·2023-01-21 09:32

数据挖掘十大经典算法原理

2.KNN算法KNN算法的主要思想是计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和待分类元组距离最近的k个训练数据，k个数据中哪个类别的占多数，则该待测元组就属于哪个类别。3.C4.5算法C4.5是经典的

良缘白马·2023-01-20 21:08

k-近邻（最基本类型）及相关概念学习笔记

在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。在这两种情况下，输入包含特征空间（FeatureSpace）中的k个最接近的训练样本。

chenzj36·2023-01-20 13:53

卷积和上采样过程中的特征数量计算

卷积过程中的特征数量计算参考链接链接:https://blog.csdn.net/qq_34392457/article/details/103949063//Anhighlightedblocknn.Conv3d

等一会嘎嘎嘎O_o·2023-01-20 12:45

深度学习框架Tensorflow模型分析

4sklearn实现5tf.keras实现6总结1快速入门模型机器学习鸢尾花数据集分析:https://blog.csdn.net/ZGL_cyy/article/details/126924746机器学习k近邻算法鸢尾花种类预测

赵广陆·2023-01-20 10:24

机器学习其他常用方法——PCA（实战）

文章目录一.任务二.实战三.总结一.任务PCA实战task：1、基于iris_data.csv数据，建立KNN模型实现数据分类（n_neighbors=3）2、对数据进行标准化处理，选取一个维度可视化处理后的效果

Lfone001·2023-01-20 06:02

论文理解 Linkage Based Face Clustering via Graph Convolution Network

论文理解LinkageBasedFaceClusteringviaGraphConvolutionNetwork背景要解决的问题基于GCN的人脸图像聚类图卷积层节点合并KNN搜索MxNet复现GCNLayer

碧落回雪·2023-01-19 21:16

决策树算法原理与sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()以及决策树作图

绪论：除线性模型中的逻辑斯谛克回归（包括梯度下降等）、多分类问题之外，分类算法学习主要还包括：决策树，贝叶斯分类器，k近邻算法，支持向量机，神经网络等；下面学习一下决策树。

望百川归海·2023-01-19 18:38

KNN为什么是监督学习？

KNN为什么是监督学习？KNN算法，最近邻居算法，虽然被归类为监督学习，但是我一直有些疑问。觉得它不算一个正经的监督学习算法。

hongxu000·2023-01-19 14:41

机器学习知识随笔

K近邻——对测试样本进行分类时，先通过扫描训练样本集，找到与该测试样本最相似的个训练样本，根据这个样本的类别进行投票确定测试样本的类别。决策树（一种有监督的机器学习算法）：实

是谁的兴啊·2023-01-19 12:11

神经网络样本太少怎么办,神经网络训练样本太少

以下那些分类算法可以较好地避免样本不平衡问题AKNNBSVMCBayesD神经网络答案选A，求解释。

aifans_bert·2023-01-19 12:07

【深度学习】01 - 图像识别

文章目录K最近邻法-KNNN折交叉验证法KNN总结：线性分类器得分函数损失函数（代价函数）损失函数1：hingeloss/支持向量机损失损失函数2：互熵损失（softmax分类器）K最近邻法-KNN现在用的比较少

李易安QSR·2023-01-19 09:48

机器学习——scikit-learn库学习、应用

获得数据集1、Loaders2、sklearn生成数据二、训练集与测试集的划分三、scikit-learn常用模型1、线性回归2、逻辑回归3、朴素贝叶斯4、决策树5、随机森林6、SVM(支持向量机）7、KNN

Chaoy6565·2023-01-19 09:35

Firefly RK3399 pro安装新版的RKNN Toolkit

前言实验室的项目需要用到Firefly的AIO-3399ProC开发板，该型号开发板集成了硬件加速芯片NPU（神经网络加速单元），经tensorflow、PyTorch等训练好的模型可用官方提供的RKNNToolkit

SAIL1101·2023-01-18 22:42

在PC端的Ubuntu中安装RKNN Toolkit 1.6.0开发环境

安装Python3.62.2用virtualenv管理python版本2.3进入目录，列出已下载的离线whl包2.4安装TensorFlow、python-opencv等依赖库2.5安装相关依赖包和RKNN1.6.02.6

foreverey·2023-01-18 22:42

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