K近邻(KNN) 第29页

k-mean算法进行图像分割

importnumpyasnp#importmatplotlib.pyplotaspltimportcv2defknn(data,iter,k):data=cv2.merge([data,data,data

Christo3·2023-01-11 15:49

【阶段三】Python机器学习11篇：机器学习项目实战：KNN(K近邻)回归模型

本篇的思维导图：项目实战(KNN回归模型)K近邻算法回归模型则将离待预测样本点最近的K个训练样本点的平均值进行待预测样本点的回归预测。

胖哥真不错·2023-01-11 11:08

【阶段三】Python机器学习10篇：机器学习项目实战：K近邻算法的基本原理、计算步骤与KNN(K近邻)分类模型

本篇的思维导图：K近邻算法（英文为K-NearestNeighbor，因而又简称KNN算法）是非常经典的机器学习算法。

胖哥真不错·2023-01-11 11:08

nanomsg 1.1.5 源代码分析（四）

1.协议中的数据结构1.1nn_chunknn_chunk对分配的内存空间做记录工作。nn_chunk_alloc()其实并不返回nn_chunk实例。

RonZheng2010·2023-01-11 09:39

SVM支持向量机学习笔记

SVM和KNN分类对比KNN——邻近算法，画圆圈，取K个邻近的点KNN是什么，用来解决什么问题定义：KNN(K-NearestNeighbor）算法，意思是K个最近的邻居，KNN的原理就是当预测一个新的值

print60·2023-01-10 22:27

SVM（支持向量机）

目录前言一、SVM和KNN二、SVM分类的代码实现1.引入库2.导入数据集3.构建SVM分类器，训练函数4.初始化分类器实例，训练模型5.展示训练结果及验证结果总结前言SVM最早是由VladimirN.Vapnik

韬平·2023-01-10 22:56

Python酒店评论文本数据分析：tf-idf、贝叶斯、逻辑回归，支持向量机SVM、K最邻近算法KNN、随机森林、LDA主题模型

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31233原文出处：拓端数据部落公众号分析师：YuanyuanZhang随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。去年，我们为一位客户进行了短暂的咨询工作，他正在构建一个主要基于酒店评论数据的文本分析应用程序。在线评论文本是消费者对消费对象切身体验后以文本的形式反馈至

·2023-01-10 22:18

K-近邻算法案例——facebook签到位置预测

目录学习目标一开发环境二项目介绍2.1数据集介绍三步骤分析四运行结果学习目标通过Facebook位置预测案例熟练掌握KNN算法一开发环境首先来看看我的开发环境，用的东西还是比较简单的：作者：嘟粥yyds

嘟粥yyds·2023-01-10 16:02

网格搜索最优参数

fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression#逻辑回归fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#K近邻

周小丫0_0·2023-01-10 15:44

（二）KNN与python代码实现

李航老师《统计学习方法》第二版学习笔记知识点KNN是一种基本分类与回归方法三个基本要素：K值的选择、距离度量、分类决策规则直观解释：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的

十二十二呀·2023-01-10 15:36

【机器学习】RANSAC介绍

过程总的来说：类似GMM、KNN这种算法，都是先随机挑一部分数据来拟合模型，然后计算其他数据与该模型的距离从而引入一些新的类内数据，再用新的类内数据来拟合出新的模型，迭代这个过程，直到有足够多的点被归为类内点

秋天的波·2023-01-10 14:47

＜机器学习＞＜详解＞Ensemble 集成学习算法

将多个分类器的预测结果结合起来用来组合的分类器叫做基分类器(baseclassifiers)Ensembles通常比组成他的基分类器效果好我们使用投票(少数服从多数)或加权投票来决定最终结果Example:训练KNN

reco_blog·2023-01-10 13:13

采用rknn-toolkit导出rknn模型并部署在rock3a-rk3568芯片上全流程

因工作需要，需要将目标检测模型部署在开发板上。在走了很多弯路后找到一个成功的案例并记载下来这里说一下我现有的硬件设备。我是购买的RADXA的rock3a开发板搭载的soc是rk3568这是开发板的正面图，因为瑞芯微针对计算机视觉中的目标检测模型有一套自己的前向推理框架，所以我就着眼于搭载rockchip的开发板rock3a目标检测模型这里采用的是yolo模型由于原生yolov5模型里面有一些算子可

linxizi0622·2023-01-10 10:00

rock3a: 基于自建数据集+yolov5s模型的rknn模型训练部署全流程

上一篇文章其实已经详述了模型训练到部署的整个流程，但是数据集到模型都是用的官方的coco数据集，这里为了记录开发板的模型训练到部署的整个流程，重新开了一篇文章进行记录。首先准备数据集和rockchip官方推荐的yolov5源代码这里需要注意的是数据集中的标签文件内容一行只能有5个数，分别是类别和(x,y,w,h)但是我平时用的labelimg.exe生成的xml文件转化为txt标签文本文件后一行有

linxizi0622·2023-01-10 10:27

李航统计学习方法第二版课后习题答案机器学习

也可进入我的个人主页查看分类专栏里的《统计学习方法》部分，包括各章代码实现： ❤欢迎订阅我的专栏❤：《统计学习方法》分类专栏章节链接第1章统计学习及监督学习概论点击进入第2章感知机点击进入第3章k近邻法点击进入第

#苦行僧·2023-01-10 09:39

《机器学习实战》chapter02 K-近邻算法（KNN）

2.2示例：使用K-近邻算法改进约会网站的配结果收集数据：提供文本文件准备数据：使用Python解析文本文件（文本转numpy矩阵、归一化数据等）分析数据：使用Matplotlib画二维扩散图训练算法：此步骤不适用于k-紧邻算法测试算法：使用海伦提供的部分数据作为测试样本。测试样本和非测试样本的区别在于：测试样本是已经完成分类的数据，如果预测分类与实际类别不同，则标记为一个错误使用算法：产生简单的

君只见独不见·2023-01-09 19:52

通过KNN算法实现对乳腺癌数据集处理

通过KNN算法实现对乳腺癌数据集处理通过KNN算法实现对乳腺癌数据集处理通过KNN算法实现对乳腺癌数据集处理代码如下，pycharm实现fromnumpyimport*importoperatorfromsklearnimportdatasets

y淹死了一条鱼·2023-01-09 18:47

KNN算法癌症诊断

邻近算法（KNN，K-NearestNeighbor）是数据挖掘分类技术方法之一。K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。

Wind_know·2023-01-09 18:13

用kNN算法诊断乳腺癌--基于R语言

文章目录1目的2数据来源3案例演示3.1数据读取及预处理1.读取数据并查看数据类型2.查看数据基本特征3.2工具函数编写1.标准化函数编写2.工具函数性能测试3.3原始数据标准化4模型建立及优化4.1训练集测试集划分4.2基于数据训练模型4.3改进模型，提高模型性能1.利用Z-分数标准化数据2.测试其他k值1目的利用机器学习根据样本特征自动识别癌细胞，提高检测过程的效率，并尝试改进算法提高模型

小墨&晓末·2023-01-09 18:42

详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::BackgroundSubtractorKNN,并利用它实现对道路监控视频前景/背景的提取

cv::BackgroundSubtractorKNN是利用K近邻(K-nearestneigbours)思想实现的背景建模。

昊虹AI笔记·2023-01-09 16:07

OpenCV3.0中有哪些视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)算法的类,它们各自的算法原理、特点是什么,并附示例代码

中有哪些视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)算法的类，汇总如下：cv::Algorithm cv::BackgroundSubtractor cv::BackgroundSubtractorKNN

昊虹AI笔记·2023-01-09 16:37

python学习：使用KNN最邻近分类算法进行iris数据集分析

概述：数据集的分析可以简单的分为两步：1、根据已有的特征数据建立模型。2、在未来收集到新的特征数据时，可以根据建立的模型来判断新的数据属于哪一类。而iris数据集包括150朵、三类（setosa、versicolor、virginica）鸢尾花的花萼和花瓣长度宽度的数据。那么对应上面的两步，我们要做的就是：1、根据已有的三种鸢尾花花萼和花瓣的长度与宽度数据建立模型。2、在未来收集到新的鸢尾花数据时

须佐麒麟·2023-01-09 14:29

机器学习之sklearn基础教程！

小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本次分享是基于scikit-learn工具包的基本分类方法，包括常见的LogisiticRegression、支持向量机、决策树、随机森林以及K近邻方法

小白学视觉·2023-01-09 14:55

《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机，优化SMO

手撕机器学习系列文章就暂时更新到此吧，目前已经完成了支持向量机SVM、决策树、KNN、贝叶斯、线性回归、Logistic回归，其他算法还请允许Taoye在这里先赊个账，后期有机会有时间再给大家补上。

玩世不恭的Coder·2023-01-09 12:51

机器学习应用——监督学习（上）（实例:人体运动状态预测&人体运动状态预测&房价与房屋尺寸关系的线性拟合与非线性拟合&交通流量预测）

本篇将简要介绍：1.监督学习概念（最常应用场景：分类和回归）2.分类——k近邻分类器、决策树、朴素贝叶斯（人体运动状态预测）、SVM（人体运动状态预测）3.回归——线性回归（LinearRegression

柠檬茶@·2023-01-09 10:34

机器学习＜降维和度量学习＞-matlab代码#3

文章目录测试样本：K近邻学习-K-nearestNeighbor降维-MDS算法测试数据MDS代码主成分分析(PCA降维)核化线性降维-核化主成分分析（KPCA）流行学习-等度量映射IsometricMapping

Sumsonw·2023-01-08 19:29

Kd树实现K近邻算法

参考GitHub"""Kd树搜索的k近邻模型,和《统计学习方法》上介绍的最近邻算法差距有点大..(1)设定一个当前最优点集合，用来保存当前离搜索点最近的样本点集合(2)从根节点开始，并设其为当前节点；在此

_森罗万象·2023-01-08 19:59

降维和度量学习（二）

等度量映射保持近邻样本之间的距离，因为测地线距离和高位空间的直线距离是不相等的其中，近邻图如何构建k近邻图：指定k个点为近邻点\epsilon近邻图：定义距离阈值epsilon对于新样本如何变换构建高维坐标和低

既是张大牙更是张大侠·2023-01-08 19:25

降维和度量学习

KNNKNNKNN算法基于最近的kkk个邻居求投票或均值作为分类和回归结果，训练阶段只是保存样本直到收到测试样本才做处理，是一种“懒惰学习”（在训练阶段就进行处理的是“急切学习”），需要考虑的是kkk的大小和距离公式的选择

_森罗万象·2023-01-08 19:52

Python机器学习---KNN模型评价、追求

文章目录1.KNN模型评价1.1计算效率低，耗费计算资源较大1.2抗噪性较弱，对噪声数据(异常值)较为敏感1.3模型不稳定，可重复性较弱1.4要进行归化处理:2.模型的追求2.1模型效果2.2运算速度2.3

亿是守候 & 亿是承诺·2023-01-08 18:49

kNN分类

一、概述 kNN(knearestneighbor,k近邻)是一种基础分类算法，基于“物以类聚”的思想，将一个样本的类别归于它的邻近样本。!

禺垣·2023-01-08 14:19

KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法的实现原理及模型参数解析

KNN（K-NearestNeighbor）最邻近分类算法的实现原理及模型参数解析KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，

耳东鹏·2023-01-08 13:12

3天快速入门Python机器学习

骨灰级收藏家·2023-01-08 12:32

机器学习100天（二十八）：028 K近邻分类算法-Python实现

机器学习100天，今天讲的是：K近邻分类算法-Python实现。《机器学习100天》完整目录：目录一、导入数据集我们打开spyder，新建一个knn.py脚本。

红色石头Will·2023-01-08 11:08

《统计学习方法（第2版）》李航第十二章监督学习方法总结思维导图笔记

感知机、k近邻、支持向量机SVM、提升方法是非概率模型；概率模型首先学习联合概率密度P（X，Y），然后求出条件概率密度P（Y｜X），在监督学习中称为生成模

ML--小小白·2023-01-08 10:35

深度学习课程项目

linearbasisfunctionmodel实值函数线性基函数模型求导的矩阵形式解derivation实值函数线性基函数模型参数求解的解析解closedformsolution向量值函数广义线性模型TipsKNN

GarveyMui·2023-01-08 09:16

机器学习实战教程(13篇)

机器学习实战教程（一）：K-近邻算法（史诗级干货长文）https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_1_knn.html机器学习实战教程（二）：决策树基础篇之让我们从相亲说起

M_Q_T·2023-01-07 19:01

机器学习的基本框架

模型：根据具体的任务选择不同的模型，比如regression,KNN,K-Means,随机森林，还有现在非常流行的神经网络模型。

Nina_ningning·2023-01-07 15:18

3.knn-数据分割-留出法，交叉验证法和自助法

留出法fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,random_state=2,test_size=0.25)fromsklearn.model_selectionimportLeaveOneOut#留一法data=[1,2,3,4]loo=L

C--G·2023-01-07 15:46

鸢尾花分类_Python学习之knn实现鸢尾花分类

Truffer·2023-01-07 12:33

Python 机器学习简单实例：KNN预测鸢尾花分类

读研太忙了才发现一年没更新，就以当初学习机器学习的一个简单例子作为一个新的开始吧。以下为正文。一、安装sklearn库执行以下命令安装，注意：在此之前需要提前安装numpy、matplotlib、scipy库pipinstallscikit-learn如果速度较慢可更换国内镜像源，例如清华镜像源pipconfigsetglobal.index-urlhttps://pypi.tuna.tsingh

榆落同学·2023-01-07 12:02

原生Python实现KNN分类算法，用鸢尾花数据集

实现KNN算法作业题目原生Python实现KNN分类算法，用鸢尾花数据集。

小yang爱敲代码·2023-01-07 12:02

机器学习教程篇2 -- K近邻(KNN)算法

机器学习--K近邻KNNk近邻算法（knn）1、概念2、举例说明3、KNN距离计算4、算法描述总结5、代码“学习如逆水行舟，不进则退”这一节开始讲KNN算法，说到这个算法，就不得不提到它的大表哥K-means

山顶洞人乌拉·2023-01-07 09:03

机器学习100天（二十九）：029 K折交叉验证

《机器学习100天》完整目录：目录机器学习中，我们常会遇到一个问题，就是超参数的选择，超参数就是机器学习算法中的调优参数，比如上一节K近邻算法中的K值。K折交叉验证就是帮助我们选择最优的超参数。

红色石头Will·2023-01-07 06:25

svm训练完保存权重_assignment1-SVM

理论知识这次的分类器要比之前的KNN更加得灵活，效果也会更好。这种方法主要有两部分组成：一个是评分函数（scorefunction），它是原始图像数据到类别分值的映射。

叶佳桐·2023-01-06 15:22

knn分类 knn_对初学者有清晰了解的knn分类器项目

knn分类knnThebestwaytolearnmachinelearningconceptsisbydoingaproject.Inthisarticle,Iamgoingtodescribesomekeymachinelearningconceptsusingaproject

weixin_26731327·2023-01-06 13:00

KNN近邻算法聚类练手项目(python)

这篇blog我使用KNN的算法，而且效果也确实比简单的层次和kMeans效果更好。其中有一点点预处理的方法，因为数据集简单我觉得也没必要费很大的劲r。

Braylon1002·2023-01-06 13:59

【机器学习】KNN算法实战项目三：金融贷款策略分类

KNN算法实战项目三：金融贷款策略分类3金融贷款策略中的KNN分类3.1模块导入与数据加载3.2数据EDA3.2.1数据预处理3.2.2数据可视化3.2.3特征工程3.3模型创建与应用3.4模型对比手动反爬虫

百木从森·2023-01-06 13:28

机器学习实战k-近邻算法(kNN)应用之改进婚恋网站配对效果代码解

一.背景简要说明问题背景不再详细赘述了，《机器学习实战》中有详细介绍，利用KNN想做的就是训练出一个分类器，能根据对方的一些特征判断他（她）对你的吸引程度，是不喜欢，还是一般喜欢，还是很喜欢。

SCUT_Arucee·2023-01-06 13:57

【机器学习】KNN算法实战项目一：婚恋对象分类

KNN算法实战项目一：婚恋对象分类1婚恋平台数据集KNN分析1.1模块导入与数据加载1.2数据EDA1.3数据预处理1.4模型创建与应用1.5绘制决策边界手动反爬虫：原博地址https://blog.csdn.net

百木从森·2023-01-06 13:26

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