K近邻(KNN) 第4页

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·2024-01-12 09:13

机器学习_7、KNN

数据采用：电离层数据KNN完整的代码+电离层数据资源-CSDN文库代码importosimportcsvimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportcros

Element_南笙·2024-01-12 06:45

快速了解——交叉验证和网格搜索以及损失函数

一、交叉验证和网格搜索目的：调整超参数对于KNN来说，可以调整的参数包括K：邻居的个数P：距离度量方式1、交叉验证概述：训练数据划分为训练集、验证集stratify：分层划分，stratify=y保证训练集

小林打怪中·2024-01-12 06:05

经典案例——利用 KNN算法对鸢尾花进行分类

实现流程：1、获取数据集2、数据基本处理3、数据集预处理-数据标准化4、机器学习（模型训练）5、模型评估6、模型预测具体API：1、获取数据集#1、加载数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisiris=load_iris()查看各项属性#查看目标值iris.target#查看目标值名print(iris.target_names)#查看特征名iris.featu

小林打怪中·2024-01-12 06:26

Opencv 图像识别Android实战(识别扑克牌 5.KNN算法在本例中的应用)

KNN算法是一种简单、直观、易于理解的分类方法。

Sand哥·2024-01-11 11:54

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)。

代码讲故事·2024-01-11 11:59

【机器学习】常见算法详解第1篇：K近邻 KNN和API使用（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-11 02:39

机器学习 -- 贝叶斯决策理论

场景之前我们通过k近邻算法和决策树做出了分类，这是分类器会给出一个艰难的预测的最优的结果，我们可以根据这个结果做出决策，但是这个结果如果是错误的，就芭比扣了。

北堂飘霜·2024-01-10 20:19

【人工智能Ⅰ】复习汇总（各章节详细知识点梳理手写版）

1：人工智能导论2：知识表示3：遗传算法及其应用4：蚁群算法5：粒子群算法6：分类7：KNN和决策树8：回归和降维9：聚类10：人工神经网络11：支持向量机

MorleyOlsen·2024-01-10 20:43

【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测，应用LogisticRegression实现逻辑回归预

大雾的小屋·2024-01-10 10:08

【机器学习】K近邻（K-Nearest Neighbor）算法入门指南

前言：K近邻（K-NearestNeighbor，简称KNN）算法是利用数据点之间的距离来进行预测的一种监督学习方法。

Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】常见算法详解第2篇：K近邻算法各种距离度量（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-10 10:19

十大数据挖掘算法之KNN算法

一、KNN算法概述KNN（k-NearestNeighbor）算法，又称K近邻算法，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。

清梦载星河·2024-01-09 15:34

【MATLAB第90期】基于MATLAB的多种不常见回归预测模型对比（RLR、ARES、LWP、WKNNR、BAGTREE、KSNR、RKS、VHGPR、WGPR、SSGPR、TGP）

【MATLAB第90期】基于MATLAB的多种不常见回归预测模型对比（RLR、ARES、LWP、WKNNR、BAGTREE、KSNR、RKS、VHGPR、WGPR、SSGPR、TGP）回归模型.

随风飘摇的土木狗·2024-01-09 11:30

rknn加载onnx时报错 GLIBC=2.29 no found librknnc.so

rknn中onnx转rknn在虚拟机中运行时发现报错.GLIBC=2.29nofound/****/librknnc.so昨天还正常的,今天装了个ftp和宝塔面板就出错了.我估计根据报错地址,找到了librknnc.so

走错路的程序员·2024-01-09 09:31

使用KNN和逻辑回归做心血管疾病预测的理解

数据来自Kesci，项目是想通过对患者年龄、性别、血压、血脂、血糖、吸烟史、酗酒史、体育活动等特征，分析心血管疾病的关系，并建立模型。加载数据Id字段对分析没有太大用处，删除字段。查看数据集基本信息，没有发现缺失值，数据不用清洗，直接可做下一步处理。使用pandas_profiling做探索预览分析，pandas_profiling这个库挺好，不仅包括各种基本的描述性统计值及可视化，还有对这个项目

竹廿金·2024-01-09 08:53

k近邻算法(KNN)原理小结

提示:本篇文章是参考刘建平老师的博客,该文章只是作为个人学习的笔记.K近邻法(KNN)原理小结-刘建平Pinard-博客园(cnblogs.com)文章目录前言一、KNN算法三要素1.既然有了k个最近邻居那么如何判断样本分类呢

笔写落去·2024-01-07 07:55

分类3：机器学习处理read-wine（红酒）数据集代码

目录1介绍2导入常用的工具箱3导入数据集4MinMaxScaler归一化5分别使用svm、knn、决策树、随机森林进行实验6使用PCA降维，然后使用随机森林进行分类7GridSearchCV调整rf的参数

王小葱鸭·2024-01-07 03:04

数据挖掘经典算法之K-邻近算法（超详细附代码）

基本思想kNN的思想很简单：在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别（最大表决规则），作为该数据点的类别。kNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。

Python研究者·2024-01-06 19:37

机器学习大作业

文章目录这是机器学习的一个大作业，主要用到了逻辑斯蒂算法、KNN算法、随机森林算法。数据集是糖尿病的数据集。

浪漫的诗人·2024-01-06 10:46

机器学习 - 决策树

场景之前有说过k近邻算法，k近邻算法是根据寻找最相似特征的邻居来解决分类问题。k近邻算法存在的问题是：不支持自我纠错，无法呈现数据格式，且吃性能。k近邻算法的决策过程并不可视化。

北堂飘霜·2024-01-06 07:26

机器学习算法分类

监督学习目标值：类别--分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程

学了忘了学·2024-01-06 01:40

【Python机器学习】k近邻——模型复杂度与泛化能力的关系

以某数据进行研究，先将数据集分为训练集和测试集，然后用不同的邻居数对训练集合测试集的新能进行评估：fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatpl

zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻——k近邻回归

k近邻算法还可以用于回归任务，如果单一近邻，预测结果就是最近邻的目标值，使用多个近邻时，预测结果为这些邻居的平均值。

zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻的优缺点

neighbors分类器有两个重要参数：邻居个数和数据点之间距离的度量方法。实践中使用较小的邻居个数（3、5个）往往可以取到比较好的结果。k-NN的优点是易于理解，通常不需要过多调节就可以得到不错的性能，构建模型的速度通常很快，但是如果训练集很大，预测速度可能会比较慢。缺点包括：对于有很多特征的数据集往往效果不好，对于大多数特征的大多数取值为0的数据集（也就是所谓的稀疏数据集）尤为不好，是实践中往

zhangbin_237·2024-01-05 22:54

KNN 回归

K近邻回归（K-NearestNeighborsRegression）是一种基于实例的回归算法，用于预测连续数值型的输出变量。

写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:53

KNN 分类（选择最佳的 K 值，并可视化模型精度与 n_neighbors 的关系）

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#导入乳腺癌数据集cancer=load_breast_canc

写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:17

3 k 近邻法

k近邻法（K-NN）是一种基本分类与回归方法。输入为实例的特征向量，对应于特征向量的点；输出为实例的类别，对应于实例的类别，可取多类。

奋斗的喵儿·2024-01-05 07:50

详解机器学习算法基础--K近邻算法

K近邻算法属于监督学习。监督学习是指给定我们的数据集是含有lable的，比如著名的iris数据集，就给定了我们每一个数据所属的类别，通俗一点讲，我们拿到一个数据，对应一个特征。

quzah·2024-01-05 06:44

机器学习：6.机器学习 --- K近邻

第1关：KNN原理1、下列说法正确的是？

HNU岳麓山大小姐·2024-01-05 06:43

机器学习 -- k近邻算法

场景我学习Python的初衷是学习人工智能，满足现有的业务场景。所以必须要看看机器学习这一块。今天看了很久，做个总结。机器学习分为深度学习和传统机器学习深度学习深度学习模型通常非常复杂，包含多层神经网络，每一层都包含大量的神经元（节点）。这些模型可以包含数百万甚至数十亿个参数。深度学习模型可以自动学习数据的特征表示，而无需手动设计特征。通过多层神经网络，深度学习模型可以逐层提取和组合特征，从而更好

北堂飘霜·2024-01-05 06:39

【Python机器学习】k近邻——k近邻分类

除了仅考虑最近邻，还可以考虑任意（k个）邻居，这也是k近邻算法名字的由来。

zhangbin_237·2024-01-05 03:47

k Nearest Neighbour(KNN)建模

介绍：K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）是一种基本的分类和回归算法。

取名真难.·2024-01-04 15:58

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

Python 手写线性回归算法竟如此简单

之前我们介绍了：kNN算法，主要用于解决分类问题，也可以解决回归问题，它有很多优缺点，其中一个缺点是模型结果不具有可解释性，而很多时候我们是希望得到的模型是能够作出合理解释的，以便指导业务。

wade1203·2024-01-04 01:31

Amos各版本安装指南

Amos下载链接https://pan.baidu.com/s/1uyblN8Q-knNKkqQVlNnXTw?

紫薯馍馍·2024-01-04 00:38

Tips for Training DNN

NN和很多经典机器学习模型（如KNN、SVM）不同，它经过训练后在训练集上的表现未必会很好，这是因为它优化的损失函数是非凸的，训练停止时可能会停在局部最优点、鞍点或平坦点（即各个方向梯度都约等于零的点）

单调不减·2024-01-03 15:31

算法图解：第9-11章动态规划、KNN、下一步

算法图解：第9-11章动态规划、KNN、下一步背包问题：简单算法需计算所有组合，时间复杂度（2^n）动态规划解决背包问题，先解决小背包（子背包）问题。

下海的alpha·2024-01-03 03:47

RK3568笔记七：yolov5-seg实例分割测试验证

记录的目的是想在RK3568上实现实例分割，在github的rknn_mode_zoo仓库里看到了例子，带着疑问测试了一下，结果跑通了，这里记录下全过程。

殷忆枫·2024-01-01 15:29

k近邻算法原理

k近邻算法主要思想k近邻算法是一种基本的分类与回归方法，其主要思想是基于样本之间的距离进行分类或回归预测。即对未标记样本的类别，由距离其最近的k个邻居投票来决定属于哪个类别。

北辰Charih·2024-01-01 13:13

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六

howard2005·2024-01-01 11:19

Gaussian-Splatting 训练并导入Unity中

ffmpeg到环境变量Path添加COLMAP-3.8-windows-cuda文件路径到环境变量Pathpytorch安装tqdm安装diff-gaussian-rasterization安装simple-knn

牙膏上的小苏打2333·2023-12-31 22:31

knn算法预测癌症肿瘤

项目地址https://gitee.com/lxgzhw/sklearn_study源码importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighbo

Python私教·2023-12-31 09:42

机器学习系列 - 3. 数据预处理

一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点：KNN的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高

小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

机器学习之初识KNN算法——针对泰坦尼克号生存记录建模的两种方法

KNN算法原理本篇博客基于《机器学习实战》实现算法原理简要概括，重在代码实现k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一数据与所属分类的对应关系

奶糖猫呀·2023-12-30 18:01

机器学习距离度量方法

机器学习算法中，经常需要判断两个样本之间是否相似，比如KNN，K-means，推荐算法中的协同过滤等等，常用的套路是将相似的判断转换成距离的计算，距离近的样本相似程度高，距离远的相似程度低。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-30 01:04

Ｋ近邻模型原理（二）

ｋ近邻的最简单实现方法是线性扫描，有时也称为蛮力实现，其通过计算新的输入实例与每一个训练实例的距离，然后找出最小距离的ｋ个实例点，紧接着根据决策规则进行预测．当训练集很小时，这种方法显得有效；而当样本量很大时

徐_清风·2023-12-29 22:48

数据挖掘分类模型选择

选择的模型有：决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机调用的头文件有：importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport

亖嘁·2023-12-29 09:31

KNN中KD树的查询操作

目录1.简介2.基本知识点：3.与平衡二叉树的不同之处：4.基于上篇博客编写：5.代码：6.效果：小结：1.简介KD树（K-DimensionalTree）是一种二叉树，用于在k维空间中对数据进行分割和组织。它具有以下特点：2.基本知识点：KD树是一种二叉树，每个节点代表一个k维向量。每个节点的左子树和右子树分别表示比当前节点小和大的数据。KD树的构建过程是通过递归的方式进行的，每次选择一个维度作

天玑y·2023-12-29 05:03

100天搞定机器学习|Day16 通过内核技巧实现SVM

统计学家·2023-12-29 02:09

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