K近邻(KNN)

Ｋ近邻模型原理（一）

k近邻(K-NearestNeighbor,简称KNN)算法既可以用于分类问题也可以用回归问题．两者最大的区别在于最终决策时方法的选择，对于分类问题来说，采用多数表决法；而对于回归问题来说，采用选择平均法
徐_清风·2024-01-24 18:36

如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺

转自|数据团学社，微信搜索metrodata_xuexi即可关注本文约2400字，阅读需要7分钟关键词：Pythonsklearn决策树KNN逻辑回归SVM本文讲述了使用python分别构建决策树、KNN
数智物语·2024-01-24 18:05

[Python] scikit-learn - K近邻算法介绍和使用案例

什么是K近邻算法？K近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)是一种基于实例的学习方法，主要用于分类和回归任务。
老狼IT工作室·2024-01-24 10:00

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

玩转rk3588（二）：rknn模型转换、部署及性能测试，解决视频流处理高延时问题（二）

目录1、环境准备2、模型转换虚拟机环境准备生成onnx模型生成rknn模型3、rk3588部署4、解决opencv读取RTSP进行图像处理时，高延迟5、相关错误1、xxx.onnx模型转xxx.rknn
八级玄仙·2024-01-23 16:29

Elasticsearch：介绍 kNN query，这是进行 kNN 搜索的专家方法

作者：来自ElasticMayyaSharipova,BenjaminTrent当前状况：kNN搜索作为顶层部分Elasticsearch中的kNN搜索被组织为搜索请求的顶层（toplevel）部分。
Elastic 中国社区官方博客·2024-01-23 06:33

2.机器学习-K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法原理讲解

2️⃣机器学习-K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法原理讲解个人简介一·算法概述二·算法思想2.1KNN的优缺点三·实例演示3.1电影分类3.2使用KNN算法预测鸢(yuan)
以山河作礼。·2024-01-22 19:16

《机器学习》客户流失判断-python实现

实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系：服务类属性分析特征相关性分析数据预处理类别编码转换划分训练数据与测试数据归一化处理模型建立逻辑回归支持向量机（SVM）K近邻
汐ya~·2024-01-22 09:44

rk1126, 实现 yolov8 目标检测

基于RKNN1126实现yolov8目标检测Ⓜ️RKNN模型转换ONNXyoloexportmodel=.
J ..·2024-01-22 08:51

基于朴素贝叶斯的文本分类系统的设计与实现

基于k近邻(k
@斯里·2024-01-22 06:38

数学建模常见算法的通俗理解（2）

目录6K-Means（K-均值）聚类算法（无需分割数据即可分类）6.1粗浅理解6.2算法过程6.2.1选定质心6.2.2分配点6.2.3评价7KNN算法（K近邻算法）（K个最近的决定方案）7.1粗浅理解
菜只因C·2024-01-21 17:22

AI基于近邻图的向量搜索案例（二）

Graph部分Graph部分，通过先构建KNN图，再根据RNGRule移除不符合要求的边，得到RNG。KNN图的构建KNN图是指对于样本数据中的每一个点，将其自身与K个近邻点连接而形成的图。
人工智能MOS·2024-01-21 16:32

2015-5-23PDF的下载链接

http://pan.baidu.com/s/1dDtSP2LNode应用程序构建使用MongoDB和Backbone_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1c04KnNMPhoneGap
qq2011705918·2024-01-21 12:43

fft之后的实际频率

fft的数学公式为：X[k]=1N∑n=1Nx[n]ej2πknNX[k]=\frac{1}{N}\sum_{n=1}^{N}x[n]e^{j\frac{2\pikn}{N}}X[k]=N1n=1∑Nx
nwsuaf_huasir·2024-01-21 08:00

快速入门：使用 Gemini Embeddings 和 Elasticsearch 进行向量搜索

Elasticsearch将使我们能够执行向量搜索(Knn)来查找相似
Elastic 中国社区官方博客·2024-01-21 06:50

automl框架:AutoGluon介绍

框架是基于超参数搜索技术，例如基于贝叶斯搜索的hyperopt技术等AutoGluon则依赖融合多个无需超参数搜索的模型，三个臭皮匠顶个诸葛亮stacking:在同一份数据上训练出多个不同类型的模型，这些模型可以是KNN
李白唱着歌去镇上·2024-01-21 03:58

yolov5_master的下载、环境搭建、数据处理及训练全过程

本文借用了以下微博的文章，觉得写的比较全，所以照抄了过来，并且搭建了一遍可以正常训练，在这里作为笔记以后用的时候方便找，这个yolov5_master的使用可以将pth模型文件转换为onnx文件，进而转换为rknn
YANQ662·2024-01-19 23:36

一个简单的KNN实现方法

对于许多离散问题，经过神经网络解决再通过softmax之后每一个值在[0,1]之间的连续变量，想要将其离散化，即离散化到每个元素都是binary-variable，即0-1，这时可以用KNN方法，其实就是找到与这个向量的方差最小的
远离科研，保命要紧·2024-01-19 08:03

OpenCV-Python(47):支持向量机

如果是使用kNN算法，对于一个测试数据我们要测量它到每一个样本的距离，从而根据最近的邻居分类。测量所有的距离需要足够的时间，并且需要大量的内存存储训练样本。
图灵追慕者·2024-01-19 06:43

OpenCV-Python(46)：基于KNN的手写数字OCR识别

目标根据掌握的kNN知识创建一个基本的OCR程序使用OpenCV自带的手写数字和字母数据测试我们的程序手写数字的OCR我们的目的是创建一个可以对手写数字进行识别的程序。
图灵追慕者·2024-01-19 06:12

KNN回归：通过折叠交叉验证来寻找最佳的k值并绘制折线图

fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV#导入鸢尾花数据集iris=datasets.load_iris()X=iris.datay=iris.target#设置需要搜索的K值parameters={'n_
g191913·2024-01-19 03:05

KNN算法原理及应用

理解KNN算法原理KNN是监督学习分类算法，主要解决现实生活中分类问题。根据目标的不同将监督学习任务分为了分类学习及回归预测问题。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-01-18 04:51

机器学习——python训练RNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章python训练集成学习模型实战第七章python训练聚类模型实战第八章python训练KNN
苏苏不是叔·2024-01-18 01:01

机器学习——python训练CNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章python训练集成学习模型实战第七章python训练聚类模型实战第八章python训练KNN
苏苏不是叔·2024-01-18 01:00

Knn算法原理

看下面这幅图：KNN的算法过程是是这样的：从上图中我们可以看到，图中的数据集是良好的数据，即都打好了label，一类是蓝色的正方形，一类是红色的三角形，那个绿色的圆形是我们待分类的数据。如果K=
程序猿小小白·2024-01-17 23:42

机器学习小记——KNN（K近邻）

为了让绝大多数人都可以看懂，所以我就用简单的话语来讲解机器学习每一个算法第一次写ML的博文，所以可能会有些地方出错，欢迎各位大佬提出意见或错误祝大家开心进步每一天～博文代码全部为python简单的说一下什么是机器学习，机器学习英文名称是MachineLearning,ML机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学
AI小白龙*·2024-01-17 22:07

机器学习-KNN近邻算法分类模型、交叉验证

K近邻法的工作原理：某个未知类型点的特征数据距离K个已有类型近邻点特征数据的距离，根据这个距离对未知类型的数据进行分类KNN模型超参数K值：K值不同会导致分类结果的不同距离：采用欧几里得公式求得距离适用范围
AAI机器之心·2024-01-17 15:04

一文带你了解机器学习算法

1.常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等2.什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好
AAI机器之心·2024-01-17 15:03

python机器学习——分类模型评估 & 分类算法（k近邻，朴素贝叶斯，决策树，随机森林，逻辑回归，svm）

目录分类模型的评估模型优化与选择1.交叉验证2.网格搜索【分类】K近邻算法【分类】朴素贝叶斯——文本分类实例：新闻数据分类【分类】决策树和随机森林1.决策树2.决策树的算法3.代码实现实例：泰坦尼克号预测生死
Perley620·2024-01-17 10:59

机器学习：李航 统计学习方法 笔记

P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}P(Y∣X)=P(X)P(X,Y)朴素贝叶斯模型隐式马尔科夫模型判别方法DiscrimitiveApproach：k近邻
lealzhan·2024-01-17 08:54

分类模型—监督学习

监督学习KNN基本原理寻找目标数据点附近最近的K个点，采用投票的方式判断测试数据点所属类别算法步骤1.计算测试数据与训练数据之间的距离2.按照距离的递增关系进行排序3.选取距离最小的K个点4.确定K个点所在类别出现的频率
Carolina_Wang·2024-01-17 00:13

python学习笔记9（程序的描述方式、程序的组织结构、顺序结构、选择结构1）

（三）顺序结构（四）选择结构1if1、条件写法12、如果只有一个判断的写法3、注意冒号和缩进数合建模，数据建模可视化工具，除了传统的数据分析外，算法模型部分通过python进行数据库和算法的交互，内置K近邻
贾庆华·2024-01-17 00:30

基于knn的图片识别

基于KNN的图片识别KNN算法介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/25994179项目简介使用numpy和opencv实现的一个简易的knn图片识别模块项目结构-code:存放代码
Along20210921·2024-01-16 19:07

最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)-KNN算法(day03)

概念K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
JavaHub·2024-01-16 12:05

利用igraph包可视化基于KNN的单细胞聚类关系

1.png（2）在一篇文献中，作者使用另一种思路：利用k-means聚类，然后进行基于KNN(k-nearestneighbor)的可视化。
小贝学生信·2024-01-16 11:55

[大译] IKEA designs semi-open offices IKEA设计半开放式办公室

收听语音：http://xima.tv/Th4KNNnewssource:https://www.inc.com/geoffrey-james/ikea-just-killed-open-plan-office.htmlAlthoughtheopenplanofficecansavespace
苹果放阳台·2024-01-16 08:43

机器学习算法——KNN算法

1.KNN算法基本概念1.1KNN（K-NearestNeighbors，K个最近的邻居）算法是一种基本的机器学习算法，它主要用于分类和回归问题。
AI天任·2024-01-16 07:10

K - 近邻算法

1、算法介绍KNN（KNearNeighbor）：k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
想做后端的前端·2024-01-16 03:58

yolov8seg 瑞芯微RKNN芯片、地平线Horizon芯片、TensorRT部署

  特别说明：参考官方开源的yolov8代码、瑞芯微官方文档、地平线的官方文档，如有侵权告知删，谢谢。  模型、测试图像、测试结果、完整代码，放在github上，参考链接模型和代码。  由于之前写了三篇yolov8检测部署板端芯片相关的博文，有网友让写一篇yolov8seg部署博客，一直迟迟未行动，最近忙中借闲匆匆对yolov8seg进行了梳理，尝试了对yolov8seg进行部署验证和仿真测试。总
山水无移·2024-01-15 15:51

yolov8 官方模型进行瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署

  由于之前写了一篇”yolov8瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署“这一篇导出的onnx模型在板端芯片部署效率非常高的，高效率体现在模型的所有操作都在加速引擎（NPU或BPU）上，模型推理没有
山水无移·2024-01-15 15:21

yolov8 瑞芯微 RKNN 的 C++部署，部署工程难度小、模型推理速度快

【完整代码】代码和模型1、rknn模型准备  onnx转rknn模型这一步就不再赘述，请参考上一篇【yolov8n瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署，部署工程难度小、模型推理速度快】。
山水无移·2024-01-15 15:19

K邻近和KNN

别KNN：•KNN算法主要是用于解决监督学习中的分类问题•其数据集是由特征值和目标值组成，使用的数据是已经标记过的数据•KNN算法是一种懒惰算法，没有明显的前期训练过程•里面的K值表示把这个样本点分到哪个类别的参考数据点
hema12138·2024-01-15 10:37

增强FAQ搜索引擎：发挥Elasticsearch中KNN的威力

英文原文地址：https://medium.com/nerd-for-tech/enhancing-faq-search-engines-harnessing-the-power-of-knn-in-elasticsearch
lichunericli·2024-01-15 09:47

KNN算法与Kmeans的算法的思想与异同

KNN算法：思想：KNN是一种监督学习算法，通过找到与新样本最相似的K个训练样本，进行分类或回归。基于特征空间中的邻近性，相似的样本在空间中也是相邻的。异同：监督学习：KNN需要有标签的训练数据。
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 19:32

史诗级干货长文---K近邻算法

本文将从KNN算法的思想讲起，使用python3进行实战训练。
SQingL·2024-01-14 18:08

西瓜书读书笔记整理（十） —— 第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习10.1.1什么是kNN学习kNN算法（k-NearestNeighbors）是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。
smile-yan·2024-01-14 11:37

升级和切换CUDA版本

为什么遇到这个问题我在安装和使用3DGaussianSplatting项目时，其中两个子模块：submodules/diff-gaussian-rasterization和submodules/simple-knn
gootyking·2024-01-14 04:26

ModuleNotFoundError: No module named ‘simple_knn‘

【报错】使用AutoDL复现GaussianEditor时引用3DGaussianSplatting调用simple_knn时遇到ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘simple_knn
ScienceLi1125·2024-01-13 01:10

Mysql-排序查询方法

CSDN博客25.基础-SQL-DCL-权限控制-_哔哩哔哩_bilibili1、排序语法2、查询结果示例这个查询结果，因为特意选的age=18的数据来统计，所以当每一条数据的age一样时，使用worknno
en595·2024-01-12 14:25

踩坑RV1106板端部署rknn模型

文章目录1、交叉编译2、板上跑通3、验证自己模型4、编译使用5、opencv安装测试1、交叉编译官方给的一个流程:RKNN模型推理测试为了避免踩坑在开头提出来按照官方的流程可以跑通，他自己提供的yolov5s.rknn
讳疾忌医丶·2024-01-12 10:56
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