K近邻(KNN)

机器学习：KNN算法实现对鸾尾花的分类

使用knn算法对鸢尾花数据进行分类，分类过程如下：（1）将鸾尾花数据分为训练集和测试集，用来读取数据。（2）处理训练集数据，将数据重拍，变量与标签分离。
何叔傲·2023-12-17 02:33

【基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘】

我们将运用SVM算法、决策树算法、KNN算法以及随机森林算法，通过ROC曲线、混淆矩阵等
爱欲无极·2023-12-16 21:23

机器学习---KNN案例

1、相亲案例importnumpyasnpimportoperator#matplotata测试数据集的某行，dataSet训练数据集，labels训练数据集的类别，kk的值defclassify(normData,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape[0]#print'dataSetSize长度=',dataSetSize#当前点到所有点的坐标差
30岁老阿姨·2023-12-16 20:24

分类（七）—— 组合分类

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结七、组合分类组合分类器（Ensemble）是一个复合模型，由多个分类器组合而成。
shi_jiaye·2023-12-16 17:12

分类（四）—— 支持向量机

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结四、支持向量机支持向量机（SupportVetorMachine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本
shi_jiaye·2023-12-16 17:42

cs231n作业-assignment1

assignment1(cs231n)文章目录assignment1(cs231n)KNN基础计算distances方法一：双层循环计算distances方法二：单层循环计算distances方法三：无循环根据
momentum_·2023-12-16 14:30

机器学习算法：K-NN（K近邻算法）

1.简介K-NearestNeighborsk-最近邻算法，也称为kNN或k-NN，是一种非参数、有监督的学习分类器，它使用邻近度对单个数据点的分组进行分类或预测。
冷冻工厂·2023-12-16 14:58

KNN缺失值的插补原理介绍（你肯定需要）

一、前言缺失值是数据处理过程中不可跳过的一个步骤！当然，如果你的数据不存在缺失值，那就不需要这个文档了！你可能需要查看一下异常值了！！！现在我们来理解一下缺失值（类型）：完全随机缺失（missingcompletelyatrandom，MCAR）：指的是数据的缺失是随机的，数据的缺失不依赖于任何不完全变量或完全变量。空值的出现与数据集中已知或者未知的特征是完全无关的（没有任何已知特征与其相关，类似
Xiaofei@IDO·2023-12-16 14:26

使用KNN算法进行缺失值填补的详解及实践

使用KNN算法进行缺失值填补的详解及实践缺失值是数据分析中常见的问题之一。当数据集中存在缺失值时，为了保持数据的完整性和准确性，我们需要进行缺失值的填补。
PixelEnigma·2023-12-16 14:17

GEE机器学习——利用kNN分类器器方法进行土地分类和精度评定

kNN分类器方法的具体介绍k最近邻（k-NearestNeighbors，kNN）分类器是一种常用的机器学习算法，用于对数据进行分类。
此星光明·2023-12-16 14:43

使用rknn-toolkit2将paddleseg模型导出rknn模型

目录安装paddle2onnx环境将paddle模型导出onnx模型安装rknn-toolkits转化rknn模型安装paddle2onnx环境首先创建一个python虚拟环境condacreate-npaddle2onnxpython
telllong·2023-12-16 13:23

【machine learning for everyone 人人都可以学的机器学习】系列文章 1【数据预处理、KNN、朴素贝叶斯、线性回归、SVM、Neural Net】

machinelearningforeveryone人人都可以学的机器学习文章目录machinelearningforeveryone人人都可以学的机器学习前言数据数据集处理模型相关kNNNaiveBayesLogRegressionsvcNeuralNet
weixin_40293999·2023-12-16 05:05

KNN（k-Nearest-Neighbors）算法阶段总结

代码如图所示KNN的过程代码1：frommathimportsqrt//导入平方根函数distance-=【】forx_traininX_traind=sqrt(np.sum((x_train-x)**
木子知日木·2023-12-16 04:28

机器学习-最近邻算法（knn)

上面笔记只说了knn的最常出现的一种分类方式，下面还将补充一些其他方式。
^～行梯～^·2023-12-15 22:55

机器学习-K最近邻（KNN）算法

在机器学习算法里面，KNN算法也相当与这个角色。定量说一下：理解代码核心不超过5分钟，从零写KNN代码不超过5行。看到这里估计大家知道我想说明什么了。没错，KNN算法就是一种分类算法。
Alpha-小庄·2023-12-15 22:25

机器学习----knn算法

1.题目分析使用原生python实现knn分类算法，并使用鸢尾花数据集。knn算法介绍KNN（k-NearestNeighbor）算法，即k最近邻算法。
今天头禿了吗·2023-12-15 22:19

机器学习---KNN最近邻算法

1、KNN最近邻算法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，有监督算法。
30岁老阿姨·2023-12-15 22:16

【已解决】RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasSgemm( handle, opa, o

前情提要今天来复现一下WaterKnn，这个项目的话遇到的问题不算很多，所以就长话短说。
鳗小鱼·2023-12-15 20:49

Python-Regression

本文归纳整理了线性回归（LinearRegression）、岭回归（Ridge）、Lasso回归（Lasso）、弹性网（ElasticNet）、K近邻、SVM等10多种机器学习模块sklearn中回归算法调用及实现过程
数据科学知识库·2023-12-15 18:18

机器学习-回归问题(Regression)

前言与KNN分类任务预测的输出为离散型不同.在机器学习中，回归任务是用于预测连续数值型变量的任务。
懒猫gg·2023-12-14 23:11

人工智能原理复习--机器学习

文章目录上一篇机器学习概述归纳(示例)学习ID3决策树算法K近邻算法下一篇上一篇人工智能原理复习–搜索策略（二）机器学习概述学习系统的基本结构：环境学习知识库执行环境向系统的学习部分提供某些信息学习利用这些信息修改数据库
ˇasushiro·2023-12-14 13:56

使用VC++实现锐化处理（使用Sobel算子、Prewitt算子、Isotropic算子）

该工程的其他文章：01-一元熵值、二维熵值02-图像平移变换，图像缩放、图像裁剪、图像对角线镜像以及图像的旋转03-邻域平均平滑算法、中值滤波算法、K近邻均值滤波器04-分段线性变换，直方图均衡化、锐化处理
宁77吖·2023-12-06 09:32

yolov5训练自己的pt文件,转onnx，再转成rknn，到RK3588开发板运行测试

一、训练自己的模型yolov5训练好自己的模型，例如训练完后，名称为best.pt，路径为runs/exp/weights/best.pt。采用detect.py文件验证best.pt可以正常检测目标，再进行下一步工作。二、pt转onnx修改utils/yolo.py文件的后处理部分，将classDetect(nn.Module)类的子函数forward由defforward(self,x):z=
helloworld_fang·2023-12-06 03:20

KNN算法实战-健康医疗

健康医疗算法建模knn算法建模构建微观数据和疾病之间的关系knn调整超参数，准确率提升数据归一化、标准化，提升更加明显算法实战导入包importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromskl
阿龙的代码在报错·2023-12-05 10:47

十四、机器学习进阶知识：KNN分类算法

文章目录1、KNN分类介绍2、KNN分类核心要素3、KNN分类实例1.1鸢尾花分类1.2手写数字识别1、KNN分类介绍分类是数据分析中非常重要的方法，是对己有数据进行学习,得到一个分类两数或构造出一个分类模型
七层楼的疯子·2023-12-05 05:34

KNN 最邻近

一、KNN介绍既可以做回归也可以做分类k邻近的3要素（1）选择合适的K（一般选奇数）：通过交叉验证来选（2）距离选择：欧式距离、曼哈顿距离、余弦值、相关度（3）决策规则：投票、均值算法流程（1）把一个物体表示成向量
李静数据分析·2023-12-04 03:49

torch_points_kernels遭遇 ModuleNotFoundError: No module named ‘torch_points_kernels.points_cpu‘

torch-points-kernels库，在运行model.py时，在导入库的语句提示错误：importtorchimporttorch.nnasnntry:fromtorch_pointsimportknn
微凉的衣柜·2023-12-04 00:06

机器学习探索计划——KNN实现Iris鸢尾花分类

文章目录1.加载数据集2.拆分数据集3.预测4.评价1.加载数据集importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()iris.keys()dict_keys(['data','target','frame','target_names','DESCR','feature_names','filename','data_
FeatherWaves·2023-12-03 19:41

机器学习探索计划——KNN的超参数搜索

文章目录数据加载手写超参数搜索sklearn超参数搜索数据加载importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitiris=datasets.load_iris()x=iris.datay=iris.targetx.shape,y.shape((150,4),(150,))
FeatherWaves·2023-12-03 19:40

机器学习中的数据归一化、最值归一化、均值方差归一化（标准化）

均值方差归一化公式参考文献为什么要进行数据归一化我们来考虑这样一个场景，我要使用KNN算法来预测一个人的职业。
iioSnail·2023-12-03 19:31

THU-HyperG超图生成部分

from.clusteringimport*from.sparseimport*from.gridimport*from.fusionimport*from.attributeimport*__all__=['gen_knn_hg
umbrellazg·2023-12-03 14:36

用K近邻（KNN）机器学习算法进行股票走势预测-Python

什么是K近邻（KNN）K近邻(KNN，K-NearestNeighbors)是最简单的机器学习算法之一，可用于回归和分类。KNN是一种“惰性”学习算法，从技术上讲，它不训练模型来进行预测。
橙子的工具箱·2023-12-03 11:46

助训练框架下的半监督软测量建模方法

采用孪生支持向量回归机构建主学习器，对高置信度无标签样本添加伪标签；同时，基于K近邻算法构建辅学习器，最大化学习器在近邻样本集上的均方误差，经过此项指标筛选后的待处理样本集包含了更多的数据信息；主、辅学习器二者相辅相成
罗伯特之技术屋·2023-12-03 03:28

一文带你了解机器学习算法

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
ldxxxxll·2023-12-02 21:46

亚马逊云科技向量数据库与生成式AI的完美融合：落地实践详解（四）

以往OpenSearch摄入时的一些最佳实践中并不包含knn的情况，所以在knn索引存在的情况，不能完全参照之前的结论，通过以上三种不同的实验方式，在多次实验的过程中，本文得到了以下的一些实践经验和结论
ZAKER科技动态·2023-12-02 17:21

sklearn教程：boston波士顿房价数据集

文章目录数据集介绍导入库划分训练集测试集导入DataFrame创建学习模型KNNLinearDecisionTreeSVR训练模型预测数据绘图可视化数据标准化模型训练和预测数据集介绍Boston数据集是一个经典的回归分析数据集
Cachel wood·2023-12-02 10:24

KNN实战-图像识别

数据说明是在循环0-9的数字一直循环500次所得到的数据，然后以手写照片的形式存在识别的步骤加载数据构建目标值构建模型参数调优可视化展示加载数据importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#记载数据data=np.load('./digit.npy')data构建目标值#构建基础的目标值y=list(np.arange(0,10))*500#对生成的目标值
阿龙的代码在报错·2023-12-02 06:29

KNN算法案例-鸢尾花分类

KNN算法案例-鸢尾花分类因为气候不同，造就性不同，统计鸢尾花的关键特征数据：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度，花瓣宽度植物学家划分：setosa(中文名：山鸢尾)versicolor(中文名：杂色鸢尾)virginica
阿龙的代码在报错·2023-12-02 06:59

KNN回归-GridSearchCV模型调优（波士顿房价）

数据集简介数据介绍波士顿房价数据集(BostonHousingDataset)是一个经典的用于回归分析的数据集。它包含了波士顿地区506个街区的房价信息以及与房价相关的13个特征。这个数据集的目标是根据这些特征来预测波士顿地区房屋的中位数价格(以千美元为单位)数据说明DataSetCharacteristics::NumberofInstances:506:NumberofAttributes:1
阿龙的代码在报错·2023-12-02 06:59

（分类）KNN算法- 参数调优

在此专栏的上一篇文章的基础上，进行交叉实验获取最佳的K值上一篇文章：KNN算法案例-鸢尾花分类数据拆分的过程：交叉验证（CrossValidation）是一种在机器学习中广泛使用的模型评估和参数调优方法
阿龙的代码在报错·2023-12-02 06:57

K近邻

由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方
足圭·2023-12-02 01:50

Elasticsearch：向量搜索 (kNN) 实施指南 - API 版

作者：JeffVestal本指南重点介绍通过HTTP或Python使用ElasticsearchAPI设置Elasticsearch以进行近似k最近邻(kNN)搜索。
Elastic 中国社区官方博客·2023-11-29 22:55

机器学习K近邻算法

**机器学习之入门级算法K近邻**我们所说的KNN也就是K近邻算法！这是用来解决分类问题的：在训练集标签已经确定的情况下，给定一条新的数据，通过K近邻算法来确定它属于哪一类。
可爱的泥鳅·2023-11-29 07:31

【机器学习】K近邻算法

一、原理参数k的确定带权重的k近邻算法与模糊k近邻算法KNN算法用于回归问题在使用欧氏距离时应将特征向量归一化mahalanobis距离如何确定数据的协方差矩阵Bhattacharyya距离距离度量学习距离度量学习大边界最近邻分类二
十年一梦实验室·2023-11-29 07:23

K 最近邻算法

K最近邻算法简单KNN海伦约会手写数字识别KNN算法的优缺点K最近邻（K-NearestNeighbor，KNN）算法，是1967年由CoverT和HartP提出的一种用于分类与回归的方法。
写进メ诗的结尾。·2023-11-28 08:10

使用VC++设计程序对一幅256级灰度图像进行全局固定阈值分割、自适应阈值分割

该工程的其他文章：01-一元熵值、二维熵值02-图像平移变换，图像缩放、图像裁剪、图像对角线镜像以及图像的旋转03-邻域平均平滑算法、中值滤波算法、K近邻均值滤波器04-分段线性变换，直方图均衡化、锐化处理
宁77吖·2023-11-27 22:21

使用VC++设计程序使用邻域平均平滑算法、中值滤波算法、K近邻均值滤波器（KNNF）进行滤波

文章目录VC++实现若干种图像滤波技术实验内容邻域平均平滑算法1.原理2.实验代码3.实验现象中值滤波算法1.原理2.实验代码3.实验现象K近邻均值滤波算法（KNNF）1.原理2.实验代码实验现象实验内容实验要求
宁77吖·2023-11-26 13:12

使用VC++设计程序：实现常见的三种图像插值算法：最近邻插值，双线性插值，立方卷积插值

该工程的其他文章：01-一元熵值、二维熵值02-图像平移变换，图像缩放、图像裁剪、图像对角线镜像以及图像的旋转03-邻域平均平滑算法、中值滤波算法、K近邻均值滤波器04-分段线性变换，直方图均衡化、锐化处理
宁77吖·2023-11-26 12:35

机器学习基础知识，numpy学习，分类和回归初识

内容机器学习基本知识特征工程特征工程内容监督学习一般使用标称型和数值型两种目标变量知识表示聚类密度估计思路numpy的使用array对象array对象的属性创建array的方法代码演示array本身支持的操作random分类k邻近算法-KNN
crocodilian2·2023-11-26 12:09

《向量数据库指南》——Range Search 使用方法和参数检查

决定搜索请求将执行RangeSearch还是KNNSearc
LCHub低代码社区·2023-11-26 08:42
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