K近邻(KNN) 第7页

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

机器学习第14天：KNN近邻算法

☁️主页Nowl专栏《机器学习实战》《机器学习》君子坐而论道，少年起而行之文章目录介绍实例回归任务缺点实例分类任务如何选择最佳参数结语介绍KNN算法的核心思想是：当我们要判断一个数据为哪一类时，我们找与它相近的一些数据

Nowl·2023-11-26 06:51

GEE：kNN（k-最近邻）分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、最优参数、统计面积）

作者：CSDN@_养乐多_本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行kNN（k-最近邻）分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点，合并样本点等

_养乐多_·2023-11-25 16:29

KNN（K邻近）分类算法 —— 代码简洁

其中选取的邻近n个点作为分类参考，参数n可以通过不断的调试，配合模型评价结果来获得最优参数值代码如下：defKNN(X_train,Y_train,X_test,Y_test,n):"""X_train

Imp_北溟·2023-11-25 14:07

《机器学习实战》(一) —— kNN

文章目录资料kNN步骤知识点简易kNN算法海伦约会读取txt文件法一:open打开法二:pandas(不熟)字符串类别格式需转为数字格式matplotlib显示中文乱码问题Matplotlib画图均值归一化测试数字识别首先

^BonnenuIt·2023-11-25 14:06

Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法

本文3000字，预计阅读时间10分钟，建议收藏摘要：从零开始学习机器学习最简单的kNN算法。今天开始，我打算写写机器学习教程。说实话，相比爬虫，掌握机器学习更实用竞争力也更强些。

Python进阶者·2023-11-25 14:05

机器学习（十九）——PageRank算法, KNN, loss function详解

http://antkillerfarm.github.io/PageRank算法概述在PageRank提出之前，已经有研究者提出利用网页的入链数量来进行链接分析计算，这种入链方法假设一个网页的入链越多，则该网页越重要。早期的很多搜索引擎也采纳了入链数量作为链接分析方法，对于搜索引擎效果提升也有较明显的效果。PageRank除了考虑到入链数量的影响，还参考了网页质量因素，两者相结合获得了更好的网页

antkillerfarm·2023-11-25 14:04

机器学习学习路线及知识汇总

艾醒(AiXing-w)·2023-11-25 14:34

机器学习探索计划——KNN算法流程的简易了解

文章目录数据准备阶段KNN预测的过程1.计算新样本与已知样本点的距离2.按照举例排序3.确定k值4.距离最近的k个点投票scikit-learn中的KNN算法数据准备阶段importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp

FeatherWaves·2023-11-25 14:32

03 kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响

d(x,y)闵式距离模型参数的分类优缺点代码#人工智能数据源下载地址：https://video.mugglecode.com/data_ai.zip，下载压缩包后解压即可（数据源与上节课相同）#-*-coding:utf-8-*-"""任务：鸢尾花识别"""importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfroms

夏威夷的芒果·2023-11-25 06:32

UNET-RKNN分割眼底血管

呆呆珝·2023-11-24 23:19

AlphaPose-RKNN-rk3588

1.AlphaPose背景介绍AlphaPose是一个用于人体姿态估计的开源工具。人体姿态估计在计算机视觉中是一个核心问题，它旨在定位并识别图像或视频中的人体关键点和骨骼结构。在许多应用中，如动作识别、行为分析、虚拟现实和增强现实，人体姿态估计都发挥着重要作用。2.基本思路姿态估计有自顶向下（top-down）和自底向上（bottom-up）的两种策略。其中：自顶向下策略首先检测图像中的人物实例，

呆呆珝·2023-11-24 22:52

数据挖掘——k近邻算法入门

数据挖掘——k近邻算法入门**个人的学习笔记，欢迎大佬指点**保姆级注释，小白友好所需数据集链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1BgWuKq5qCLJMaX8G4khYKQ提取码

北岸&初晴°·2023-11-24 05:43

机器学习实战之K近邻方法心得体会

暑假的时候在学习机器学习，买的第一本书是大名鼎鼎的的周志华老师的西瓜书，但由于是水平有限，所以看到了一半还是云里雾里的。于是在师兄的推荐下，入手了《机器学习实战》这本书，确实讲的很通俗易懂，而且每一章节都有相应的实战小项目练练手。暑假就把它给过了一遍，之后就看神经学习这方面的书籍去了，最近准备好好把暑假学习的知识好好整理一下，所以打算再好好过一遍这本书，并且把自己对于不同算法的认识也一并记录下来，

学习的学习者·2023-11-24 05:11

数据挖掘：K近邻

数据挖掘：K近邻@(机器学习)[数据挖掘,K近邻,算法]K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法，是最简单的机器学习算法之一。

venter_zhu·2023-11-24 05:09

数据挖掘5-K近邻

K近邻算法发表于2012-11-12下图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？

各种控恩恩恩·2023-11-24 05:08

数据挖掘-k近邻算法的R实现

一、代码实现（R语言）1.编写函数使用k近邻算法计算预测值myknnfindk(X,y,K.list)$CV.per[,1][,2][,3][,4][,5][1,]0.0333333300.0666

Rr-7·2023-11-24 05:35

数据挖掘K近邻（KNN）算法

1KNN描述k近邻算法是一种基本分类与回归算法，是一种监督式学习。2KNN算法思想基本思想是在距离空间里，如果一个样本的最接近的k个邻居里，绝大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。

菜菜~·2023-11-24 05:31

数据挖掘 K近邻

什么时候用K近邻？交叉验证的时候。最常见的交叉验证方法是K折交叉验证，其中数据集被均匀分成K个子集，称为折，然后执行K次训练和测试，每次选择不同的折作为测试集，其余的作为训练集。

亖嘁·2023-11-24 05:54

天猫用户重复购买预测（速通二）

天猫用户重复购买预测（二）模型训练分类相关模型1、逻辑回归分类模型2、K近邻分类模型3、高斯贝叶斯分类模型4、决策树分类模型5、集成学习分类模型模型验证模型验证指标特征优化特征选择技巧1、搜索算法2、特征选择方法模型训练分类相关模型

盖盖的博客·2023-11-24 01:46

计算机毕业设计之Python+Spark+Flink考研测与推荐系统考研大数据分析考研推荐系统考研预测系统考研大数据可视化考研爬虫可视化考研数据分析

开发技术前端：vue.js后端：springboot+mybatis-plus数据库：mysql算法(机器学习、深度学习)：协同过滤算法(基于用户、基于物品全部实现)、KNN爬虫：python、requests

计算机毕业设计大神·2023-11-22 21:10

监督学习与k近邻算法

监督学习监督学习是最常用也是最成功的的机器学习类型之一。每当想要根据给定的输入预测某个结果，并且还有输入/输出对的示例时，都应该使用监督学习。这些输入/输出对构成了训练集，我们利用它来构建机器学习模型。我们的目标是对从未见过的新数据做出准确预测。监督学习停车需要人力来构建训练集，但之后的任务本来非常费力甚至无法完成，现在却可以自动完成，通常速度也很快。分类与回归监督机器学习问题主要有两种，分别叫作

编程回忆录·2023-11-22 20:35

《机器学习实战》读书笔记(第一部分：分类)

参考《机器学习实战》一、KNN原理：步骤：数据处理归一化(x-min)/(max-min)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离选取与当前点距离最小的k个点确定k个点所在类别出现的频率，返回频率最高的类别作为当前点的预测分类

你的小猫咪·2023-11-22 15:29

预测模型的选择

预测模型通常为回归任务，但是也有一些是以标签类别为主的分类任务，分类任务常用的模型有逻辑回归、线性判别分析、knn近邻分类算法、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机，我们有时并不知道哪个模型是最好，所以要进行比较

weixin_56938151·2023-11-22 12:52

聚类算法（knn流程，评估方法，特征选择、主成分分析）总结

聚类算法聚类算法分类：粗聚类、细聚类一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)参数:n_clusters:开始的聚类中心数量k-means其实包含两层内容：k–选几个中心店means–均值计算流程随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K

jialun0116·2023-11-21 22:26

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