K近邻(KNN) 第34页

K近邻算法(KNN)&&K-means聚类算法

K近邻算法(KNN)有监督机器学习KNN是分类算法1.思想：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

海滩上的那乌克丽丽·2022-12-24 11:00

KNN（K近邻）和K-means（聚类）的区别

二、算法简介KNN（K-NearestNeighbor）是机器学习中的分类算法，它将距离相近的样本点分为同一类，KNN中的K指的是近邻个数，也就是最近的K个点，根据它距离最近的K个点的类别来判断属于哪个类别

整天梦游的小jerry·2022-12-24 11:30

机器学习——KNN算法的实例

写个导语：学校课设安排进行机器学习的学习，这节课学了KNN算法有个电影预测的小案例问题是这样的，给你几个电影里面拥抱、打斗镜头的数量和他的类型，给了这些数据让你来预测一个只有镜头数量的电影来预测他的类型数据类型是这样的下面看傻瓜级代码

在DLOU学计算机·2022-12-24 11:59

机器学习面试题——KNN（K Nearest Neighbors）K近邻分类算法

机器学习面试题——KNN（KNearestNeighbors）K近邻分类算法提示：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，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法

冰露可乐·2022-12-24 11:28

机器学习（二）——knn算法深度解析

一：引言上一篇中对knn算法进行了相对的了解，并通过一个十分简单的例子大致了解了knn算法的工作原理和工作流程。

hshagahhva·2022-12-24 11:23

Python数据挖掘学习笔记（4）KNN分类算法----以简单的手写数字的图像识别为例

ZYH@Smart3S·2022-12-24 11:51

机器学习算法基础——KNN算法

KNN(K-NearestNeighbor)–K近邻分类算法•为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照选择参数K•计算未知实例与所有已知实例的距离•选择最近K个已知实例•根据少数服从多数的投票法则

snowy2002·2022-12-24 11:19

Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法

https://www.toutiao.com/a6698919092876739079/Python手写机器学习最简单的kNN算法苏克1900Python爬虫与数据挖掘本文3000字，预计阅读时间10

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-24 08:55

机器学习 | k近邻

计算未知实例与所有已知实例的距离（一般使用欧氏距离），选择最近k个已知实例，通常k是不大于20的整数，在这k个实例中可能多种类别，我们遵循少数服从多数的原则，让未知实例归类为k个最近临近样本中最多数的类别KNN

奔跑的蜗牛君666·2022-12-24 08:31

基于R class包进行近邻分析（KNN）

KNN算法是Cover和Hart于1968年提出一种基于统计的学习方法。所谓K最近邻，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k个邻居来代表。

天桥下的卖艺者·2022-12-24 03:09

R语言使用class包的knn函数拟合K近邻二分类模型、caret包的confusionMatrix函数输出二分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）

R语言使用class包的knn函数拟合K近邻二分类模型、caret包的confusionMatrix函数输出二分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）目录

statistics.insight·2022-12-24 03:34

揭开“近朱者赤，近墨者黑”的K最近邻算法（KNN）的面纱

目录前言一、KNN是什么？二、实例引入1.问题描述编辑2.观察图像3.问题引入三、算法原理和核心思想1.算法原理2.核心问题问题1：如何选择K值？问题2：怎样确定数据与数据间的量度？

WuilMark·2022-12-23 22:53

20200203_knn分类算法

这是国外大哥的一个单子，总的来说没有什么技术难点Inthishomework,youwilldevelopamodelt0predictwhetheragivencagetshighorlowgasmileagebasedontheAutodataset.在本作业中，您将开发一个模型来预测给定的ca是高还是低的汽油里程，基于Auto数据集importnumpyasnpimportpandasasp

Happy丶lazy·2022-12-23 19:07

Classification methods 分类算法（R）

Quadraticdiscriminantanalysis（QDA），Logisticregression(LR),Supportvectormachines(SVM),K-nearestneighbour(KNN

Clark Kent 2000·2022-12-23 19:37

【OpenCV-Python】教程：7-2 kNN识别手写字符

OpenCVPythonkNN识别手写字符【目标】用已知的kNN构建一个基础的OCR应用【代码】importnumpyasnpimportcv2#这个大的图像是由很多小图像组成的，img=cv2.imread

黄金旺铺·2022-12-23 17:47

近红外光谱定性定量分析模型 Matlab

出售近红外光谱定性定量分析模型1、定性分类：PLS-DA/SVM/KNN2、定量分析：剔除异常样本-数据集划分-预处理-特征变量提取-PLS回归预测模型/BP神经网络有需求欢迎联系~

Leaf_0330·2022-12-23 14:17

分类模型（2）——朴素贝叶斯

比如决策树，KNN，逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数，要么是条件分布。但是朴素贝叶斯却是生成方法。

Fran OvO·2022-12-23 10:24

sklearn笔记9 KNN参数cross_val_score调参

完整代码sklearn代码55-KNN参数的筛选模型包含：算法参数importnumpyasnpfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearnimportdatasets

可可茜里的传说·2022-12-23 10:22

机器学习python的api笔记

已经使用的软件numpypandasMatplotlibtablesjutypersklearn1.K近邻算法加入Scikit-learn工具安装scikit-learn需要Numpy,Scipy等库包含内容分类

夏高木杉·2022-12-23 09:50

【转发】相似性度量学习及其在计算机视觉中的应用

模式识别和机器学习中的许多方法，如K近邻、K均值、RBF-SVM等，均涉及到了相似度或距离的计算，而相似度（距离度量）的好坏对这些方法的性能产生重要

weixin_40039645·2022-12-23 07:59

计算机视觉学习——李飞飞斯坦福大学计算机视觉公开课cs231n 图像分类实现

之前的Assignment已经通过knn和svm做过基础的分析。这里我们通过卷积神经网络来实现。首先我们下载cs231n提供的训练集和测试集。

mprogress·2022-12-23 06:38

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（2）线性分类器及最优化

K近邻算法可以进行分裂，但存在不足之处：（1）分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来，以便于未来测试数据用于比较。这在存储空间上是低效的。

Naruto_Q·2022-12-23 06:03

手写数字识别python_Python手写数字识别（KNN算法）

百分之二十六·2022-12-22 20:40

【华为OD机试真题 python】真正的密码【2022 Q4 | 100分】

示例1输入输出示例仅供调试，后台判断数据一般不包含示例输入hhehelhellhelloooknnininninjninja输出n

无痕de泪·2022-12-22 20:33

OpenCV - 物体运动检测

一：参考之前博客安装各种环境二：源码使用背景分割BackgroundSubtractorKNN算法实现物体运动检测学习背景分割、二值化、膨胀、腐蚀等操作。源码：#!

zhp搁浅·2022-12-22 19:11

基于Python的KNN数字验证码识别

一、主要内容本项目基于Python爬虫爬取验证码图片，对图片进行去噪、分割，通过KNN算法训练模型，实现验证其准确率。

NINENA~·2022-12-22 16:08

多分类模型尝试-员工是否离职预测

目录文章目录前言一、初始化二、了解数据集三、了解变量四、特征处理五、建模5.1模型一：逻辑回归5.2模型二：KNN5.3模型三：随机森林总结前言本项目的主要内容是对公司员工进行分类预测其两年内是否会离职尝试模型

黄金猎犬·2022-12-22 15:56

图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等计算机视觉方向基本概念

目标检测、语义分割、实例分割和全景分割的区别_AI视觉网奇的博客-CSDN博客1.图像分类（ObjectClassification）：识别图片中存在的不同物体的种类（下方左图，人类、羊类、狗类）常用算法：KNN

Y蓝田大海·2022-12-22 15:07

数据挖掘学习笔记02——算法（分类、聚类、回归、关联）

数据挖掘——算法前言分类算法KNN算法决策树朴素贝叶斯支持向量机人工神经网络实践1：使用XGB是实现酒店信息消歧聚类算法K-meansDBScan实践2：使用word2vec和k-means聚类回归算法线性回归和逻辑回归实践

显然易证·2022-12-22 11:59

数据挖掘算法学习及应用场景

常用的数据挖掘算法及其应用场景参考了许多资料加上个人理解，对十大算法进行如下分类：•分类算法：C4.5,CART,Adaboost,NaiveBayes,KNN,SVM•聚类算法：KMeans•统计学习

无人不智能，机器不学习·2022-12-22 11:22

数据挖掘python实现，ID3、Bayes、Kmeans、Apriori、Knn（应付作业版）厂工

ID3在决策树分类中，假设S是训练样本集合，|S|是训练样本数，样本划分为n个不同的类C1,C2,….Cn，这些类的大小分别标记为|C1|，|C2|，…..,|Cn|。则任意样本S属于类Ci的概率为：p（Si）=|Ci|/|S|Entropy（S，A）=∑（|Sv|/|S|）*Entropy（Sv）∑是属性A的所有可能的值v,Sv是属性A有v值的S子集|Sv|是Sv中元素的个数；|S|是S中元素的

m0_64143221·2022-12-22 11:17

opencv第十章机器学习和深度学习

机器学习kNN算法kNN算法将找出k个距离最近的邻居作为目标的同一类别图解kNN算法使用OpenCV的ml模块中的kNN算法的基本步骤如下。(1)调用cv2.mL.KNearest_create

大吖么大白菜·2022-12-22 06:31

机器学习波士顿房价预测 Boston Housing

目录一：前言二：模型预测(KNN算法)三：回归模型预测比对一：前言波士顿房价是机器学习中很常用的一个解决回归问题的数据集数据统计于1978年，包括506个房价样本，每个样本包括波士顿不同郊区房屋的13种特征信息

顾城沐心·2022-12-21 22:10

python KNN分类算法使用鸢尾花数据集实战

KNN分类算法，又叫K近邻算法，它概念极其简单，但效果又很优秀。

showswoller·2022-12-21 21:57

KNN实现鸢尾花分类过程与结果可视化

python(KNN)实现鸢尾花数据集分类本文主要做的工作是：使用KNN算法实现鸢尾花数据集分类，KNN中的k值分别使用绘图和网格搜索两种方式获取，并且将分类结果可视化。

weixin_44525542·2022-12-21 21:26

使用KNN进行分类和回归

一般情况下k-NearestNeighbor(KNN)都是用来解决分类的问题，其实KNN是一种可以应用于数据分类和预测的简单算法，本文中我们将它与简单的线性回归进行比较。

·2022-12-21 15:39

机器学习四 KNN算法

KNN算法前言一、距离常量二、KNN算法步骤三、算法优点四、算法缺点五、代码示例前言KNN解决的是分类问题。

屿anglersking＇s THU·2022-12-21 12:42

基于mediapipe和KNN算法的深蹲/引体向上计数检测【mediapipe】【BlazePose】【KNN邻接算法】

深蹲/引体向上计数检测前言一、什么是mediapipe二、什么是BlazePose三、KNN算法四、软件环境五、参考文档一、代码实现二、可能出现的问题一、字体问题二、upper_body_only=False

尘光123·2022-12-21 09:40

基于 KNN 和人体关键点的动作分类 - Pose classification

动作分类0.摘要1.介绍1.1KNN2.代码2.1安装MediaPipe环境2.2训练数据3.实验3.1生成训练数据结果3.2根据训练集的样本来预测测试视频的动作4.总结0.摘要手部动作分类具有多种应用场景

炼丹狮·2022-12-21 09:39

mediapipe KNN 基于mediapipe和KNN的引体向上计数/深蹲计数/俯卧撑计数【mediapipe】【KNN】【BlazePose】【K邻近算法】【python】

MediapipeKNN引体向上计数/深蹲计数/俯卧撑计数引言功能说明步骤训练样本获取归一化的`landmarks`使用KNN算法分类计数器入口函数main过程中遇到的问题检测结果源代码(github)

再游于北方知寒·2022-12-21 09:08

机器学习-KNN算法

#KNNk-NN算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类优点：简单直观、精度高、对异常值不敏感缺点：计算复杂、空间复杂度高使用python进行数据分类的步骤：1、使用python导入数据2、从文本文件中解析数据

半個俗人·2022-12-21 09:06

Python分类模型实战（KNN、逻辑回归、决策树、SVM）调优调参，评估模型——综合项目

目录一、技术原理逻辑回归k近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）决策树SVM(SupportVectorMachine)模型评估二、数据探索与处理2.1读取贷款违约数据集，在系统中可视化展示部分数据集

Pandas_007·2022-12-21 09:56

漂亮男孩不说谎·2022-12-21 07:46

机器学习和数据挖掘推荐书单及简介

《机器学习实战》：本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法

asdasdasdasasd1111·2022-12-21 07:13

基于机器学习的天气预测

画图来判断是否存在异常值对目标值进行处理2、样本比例调整调整样本比例将天气情况作为索引，看每种天气情况的样本数，把每种天气的样本比例设置成相同，让样本均衡由于最小天气样本数为586，所以这里将所有的样本数调为5863、KNN

Deng872347348·2022-12-21 05:43

贝叶斯分类器算法原理

对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数,要么是决策条件分布，但是朴素贝叶斯却

理科男同学·2022-12-21 04:35

基于rk3399pro的人工智能模型落地与服务器部署

Cortex-A53组合架构处理器，四核GPU一块，以及最重要的NPU神经计算单元：内置算力3.0T）键盘、鼠标、电源USB摄像头一块有条件可以搭载RK1808算力棒系统需求Python3.6以上版本上位机搭建rknn.tookli

IEEEagent RL·2022-12-20 23:10

python导入knn库_day-9 sklearn库和python自带库实现最近邻KNN算法

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。

得陇而望蜀者·2022-12-20 21:18

Python编程实现用KNN算法对红酒分类功能

一、任务要求导入红酒数据集（load_wine），编写Python代码，完成以下任务：1、实现计算平均酒精含量的功能；2、实现对数据的标准化；3、使用kNN算法实现红酒分类功能二、代码实现fromsklearn.datasetsimportload_wineimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromskle

作业写不完的卑微小cookie·2022-12-20 20:22

KNN最邻近算法

利用sklearn中自带的葡萄酒数据集进行KNN的演练，比较基础，数据集的信息在下面代码中已经查看了，包含数据，标签，标签名等，KNN可以做到学习不同葡萄酒数据对应的类型，并对新的葡萄酒数据进行类型划分以上代码是连续的

Lwei_bear·2022-12-20 20:19

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