K近邻(KNN)

RK3568笔记五：基于Yolov5的训练及部署

.部署概述环境：Ubuntu20.04、python3.8芯片：RK3568芯片系统：buildroot开发板：ATK-DLRK3568开发主要参考文档：《Rockchip_Quick_Start_RKNN_Toolkit2
殷忆枫·2023-11-14 01:20

knn算法python代码_KNN算法原理（python代码实现）

kNN(k-nearestneighboralgorithm)算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。
weixin_39834205·2023-11-13 20:01

knn 算法简介与python代码片

spm=1000.2115.3001.5343KNN（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。
铁岭铁头侠·2023-11-13 20:52

Python 统计学习方法——kdTree实现K近邻搜索

效果说明：Input：输入Num个Dim维点的坐标，Points.size=(Num,Dim)，输入一个目标点坐标Target、查找最近邻点数量K。Output:求出距离Target最近的K个点的索引和距离。（具体坐标可由索引和Points列表获取）环境要求：Python3withnumpyandmatplotlib当Dim=2、Num=30、K=4时，绘制图如下：输出：candidate_ind
Retrospector·2023-11-13 11:20

PCA特征降维 实验报告

实验环境3.方法描述3.1自主实现PCA算法3.1.1数据中心化3.1.2求协方差矩阵3.1.3求特征向量和特征值3.1.4数据降维3.2调用sklearn库实现PCA算法3.3绘制二维特征图像3.4使用KNN
回锅肉炒肉·2023-11-13 09:47

【机器学习实验一】k近邻算法（KNN)

【机器学习实验一】k近邻算法（KNN)一、配置环境看了很多教程，最终决定安装Anaconda+Pycharm的环境。因为Anaconda中包含了很多库，使用的时候就不用另外手动安装了。
疯狂的大马猴—·2023-11-13 09:45

MNIST手写数字识别实验（SVM）

实验接上回KNN的实验这是SVM的方法选择使用sklearn中已经实现的SVM的方法sklearn中SVM的相关参考资料：中文文档SVM的API详细了解怎么使用各个接口，参数怎么调整的话要去看官方的文档
BanFcc·2023-11-13 09:43

上机4KNN实验4

目录编程实现kNN算法。一、步骤二、实现代码三、总结知识1、切片2、iloc方法3、归一化4、MinMaxScale（）5、划分测试集、训练集6、KNN算法.py编程实现kNN算法。
微笑伴你而行·2023-11-13 09:42

KNN算法——kd-tree、KNN莺尾花分类sklearn实现实例

KNN算法——kd-tree、KNN莺尾花分类sklearn实现实例KNN算法——kd-tree、KNN莺尾花分类sklearn实现实例1、kd-tree2、kd-tree的构建3、kd-tree查找最近邻
企鹅家的北极熊·2023-11-13 03:26

数据分析——KNN算法

KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。
HENG302926·2023-11-13 03:54

数据分析实战 | KNN算法——病例自动诊断分析

目录一、数据及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练八、模型评价九、模型调参十、模型改进十一、模型预测一、数据及分析对象CSV文件——“bc_data.csv”数据集链接：https://download.csdn.net/download/m0_70452407/88524905该数据集主要记录了569个病例的32个属性，主要属性/字段如下：（1
天下弈星~·2023-11-13 03:53

100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林

天搞定机器学习|Day4-6逻辑回归100天搞定机器学习|Day7K-NN100天搞定机器学习|Day8逻辑回归的数学原理100天搞定机器学习|Day9-12支持向量机100天搞定机器学习|Day11实现KNN100
机器学习算法与Python实战·2023-11-12 07:11

数据不均衡 | 过拟合| 模型评价指标 | 分箱 | 模型融合

该算法的模拟过程采用了KNN技术，模拟生成新样本的步骤如下：采样最邻近算法，计算出每个少数类样本的K个近邻;从K个近邻中随机挑选N个样本进行随机线性插值;构造新的少数类样本;将新样本与原数据合成，产生
儒雅的晴天·2023-11-11 22:28

Python_机器学习_算法_第1章_K-近邻算法

Python_机器学习_算法_第1章_K-近邻算法文章目录Python_机器学习_算法_第1章_K-近邻算法K-近邻算法学习目标1.1K-近邻算法简介学习目标1什么是K-近邻算法1.1K-近邻算法(KNN
管程序猿·2023-11-11 22:53

一题三解(暴力、二分查找算法、单指针):鸡蛋掉落

时间复杂度时间复杂度O(knn),超时。代码classSolution{public:intsuperE
闻缺陷则喜何志丹·2023-11-11 19:42

机器学习推导+python实现（八）：线性可分支持向量机

本节代码的实现部分参考机器学习实验室内容安排线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量
明曦君·2023-11-11 18:04

开源推荐系统Librec中recommender模块算法了解——cf模块

1.k近邻（k-NearestNeighbor）算法介绍及在推荐系统中的应用https://zhuanlan.zhihu.com/p/25994179k近邻（k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类和回归方法
weixin_30487701·2023-11-11 11:07

【周志华机器学习】机器学习中的距离度量

切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.巴氏距离8.汉明距离9.夹角余弦10.杰卡德相似系数11.皮尔逊系数参考资料ML-NLP机器学习各种距离优缺点常见距离度量方法优缺点对比K近邻算法的核心在于找到实例点的邻居
CHH3213·2023-11-10 23:01

STM32单片机使用KNN算法实现鸢尾花分类

一、概述最近在利用业余时间学习机器学习算法，由于笔者是嵌入式软件工程师，想将机器学习算法在单片机端实现，KNN算法（k-NearestNeighbor，K最近邻算法）是为数不多的可在单片机端实现的机器学习算法
wanglong3713·2023-11-10 08:03

机器学习模板代码（期末考试复习）自用存档

机器学习复习代码利用sklearn实现knnimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVdefmodel_selection
koshi484·2023-11-09 13:31

svm python opencv 分类_OpenCV-Python理解SVM|五十五

在kNN中，对于测试数据，我们用来测量其与所有训练样本的距离，并以最小的距离作为样本。测量所有距离都需要花费大量时间，并且需要大量内存来存储所有训练样本。
卿本佳人我本尘埃·2023-11-08 12:47

干货| 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括：线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析K近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林聚类算法与
Python数据之道·2023-11-08 07:02

回归模型原理总结及代码实现

保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。
金戈鐡馬·2023-11-08 01:46

RK3566上运行yolov5模型进行图像识别

/rknn_yolov5_demomodel/RK356X/yolov5s-640-640.rknnmodel/bus.jpg其中yolov5s-640-640.rknn是模型文件，bus.jpg是输入给模型的图像数据输入图像
killer-p·2023-11-06 05:11

简单数字验证码的机器识别探索

问题在某网站登录后，查询过程中需要输入数字加减操作的图形验证码解决方法利用opencv提供的图片处理能力，进行切割、降噪、门限等操作，抓取特性，再送入opencv自带的knn和svm线性分类器，最终实现数字验证码结果的机器识别过程最开始觉得图片数字验证码挺简单的
快乐的阿常艾念宝·2023-11-05 23:36

解决PermissionError: [Errno 13] Permission denied: ‘./data\\mnist\\train-images-idx3-ubyte‘

核心代码是使用手写数据集，使用KNN算法做分类问题。首先将手写数据集的图片格式转化成数字形式并存储到csv文件中。
想翻面的咸鱼·2023-11-05 03:17

机器学习实战教程（一）：K-近邻算法（a）

一、简单k-近邻算法本文将从k-近邻（kNN）算法的思想开始讲起，使用python3一步一步编写代码进行实战训练。并且，我也提供了相应的数据集，对代码进行了详细的注释。
公子曼步·2023-11-05 03:32

基于深度学习之基于KNN算法智慧体育检测系统

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介  智慧体育检测系统是一种基于K最近邻（KNN）算法的人工智能系统，旨在分析和评估个体在体育活动中的表现和健康状况。
雅致教育·2023-11-04 14:36

深入理解XGboost

Miracle8070From：AI蜗牛车1.写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻
文文学霸·2023-11-04 03:19

向量的1范数，2范数，无穷范数，KNN中的Lp距离

L-0范数：用来统计向量中非零元素的个数。L-1范数：向量中所有元素的绝对值之和。L-2范数：欧式距离。L-∞范数：计算向量中的最大值。你也可以这样理解1-范数：║x║1=│x1│+│x2│+…+│xn│║x║_1=│x^1│+│x^2│+…+│x^n│║x║1=│x1│+│x2│+…+│xn│2-范数：║x║2=(│x1│2+│x2│2+…+│xn│2)2║x║_2=\sqrt[2]{(│x^1
开始King·2023-11-03 21:11

逻辑斯蒂回归

0或者1的数逻辑回归就是线性回归进行sigmod函数处理，将预测结果变成0-1的数，变成了概率一定记住用在线性相关的数据里，线性关系不大，不适合使用当模型有参数求解的时候，就有损失函数，否则就没有，如KNN
qq_38404903·2023-11-03 19:53

K-近邻算法（KNN算法）的python代码实现（基于sklearn的鸢尾花iris数据集为例）

利用sklearn内置的鸢尾花数据集为例，使用KNN算法进行鸢尾花的品种分类，其中包含了数据集获取，数据集分析，测试数据和训练数据切分，网格搜索最佳超参数等具体代码实现用例。
南山十一少·2023-11-03 09:37

单细胞基础分析之多样本整合篇

而分析的目的，是要寻找真正的生物学差异，避免因为批次引发的错误判断，为了解决批次问题，目前已经有了很多的分析手段，其中有scanpy整合分析用到的bbknn，也有liger[1]整合分析用到的iNMF，
单细胞空间交响乐·2023-11-03 02:07

05.大模型&大数据量

CalibrationInverseScalingPrizeSwitchTransformers大数据量数据预处理去重模型大小与训练数据的选择Instruction-tuningHumanTeachingKNNLM
oldmao_2000·2023-11-03 02:58

RK3588平台开发系列讲解（项目篇）基于yolov5的物体识别

平台内核版本安卓版本RK3588Linux5.10Android12文章目录一、实验环境二、源码&工具三、环境搭建3.1、安装Miniconda3.2、创建RKNN虚拟环境3.3、安装RKNN-ToolkitLite2
内核笔记·2023-11-02 07:33

[RKNN] 2. 模型转换和推理--API介绍&以yolox为例

系列文章目录[RKNN]1.入门介绍[RKNN]2.模型转换和推理–API介绍&以yolox为例[RKNN]3.零拷贝接口推理[RKNN]4.基于零拷贝接口封装文章目录系列文章目录前言一、模型转换1.1API
0zzx0·2023-11-02 04:22

[RKNN] 3. 零拷贝接口推理

系列文章目录[RKNN]1.入门介绍[RKNN]2.模型转换和推理–API介绍&以yolox为例[RKNN]3.零拷贝接口推理[RKNN]4.基于零拷贝接口封装文章目录系列文章目录前言一、零拷贝推理yolox1.1
0zzx0·2023-11-02 04:22

[RKNN] 4. 基于零拷贝接口封装

系列文章目录[RKNN]1.入门介绍[RKNN]2.模型转换和推理–API介绍&以yolox为例[RKNN]3.零拷贝接口推理[RKNN]4.基于零拷贝接口封装文章目录系列文章目录前言一、思路推理基类后处理类实际任务类二
0zzx0·2023-11-02 04:22

[RKNN] 1. 入门介绍

系列文章目录[RKNN]1.入门介绍[RKNN]2.模型转换和推理--API介绍&以yolox为例[RKNN]3.零拷贝接口推理[RKNN]4.基于零拷贝接口封装目录平台介绍上位机配置及使用开发板环境配置
0zzx0·2023-11-02 04:21

yolox转rknn

使用瑞芯微版本的yolox：https://github.com/airockchip/YOLOXpipinstalltorch==1.8.1torchvision==0.9.1torchaudio==0.8.1--no-cache-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepipinstall-rrequirements.txt-ihttps://pypi
刀么克瑟拉莫·2023-11-02 04:47

数据分析 | KNN模型

KNN模型的应用一、模型思想二、k值的选择01设置权重02交叉验证三、距离度量01欧式距离02曼哈顿距离03余弦相似度四、代码实现一、模型思想邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor
Ouroboroszzs·2023-11-02 03:11

python knn模型_使用Python训练KNN模型并进行分类

我们在之前的文章《K邻近(KNN)分类和预测算法的原理及实现》和《协同过滤推荐算法的原理及实现》两篇文章中都详细介绍过。
weixin_39955142·2023-11-02 03:41

kNN模型

KNN算法是一个非常优秀的数据挖掘模型，既可以解决离散型因变量的分类问题，也可以处理连续型因变量的预测问题，而且该算法对数据的分布特征没有任何要求。
月岛雫-·2023-11-02 03:09

Knn 模型的训练和 加载

)=XX_load_data()train=np.array(train/255.,dtype=np.float32)test=np.array(test/255.,dtype=np.float32)knn
不一样的崽·2023-11-02 03:39

深入理解kNN模型

kNN模型的三要素从前面讲解的kNN模型做分类和回归任务，我们可以看出kNN有三个元素非常重要：距离度量、k的选择和分类规则。
lady_chen·2023-11-02 03:38

人工智能之knn模型训练

今天呢小关带大家学习一下knn模型（又称K临近算法）K临近算法：即输入一组新数据，匹配到临近的数据，就归为其中1.我们在jupyternotebook上实现这一个模型，新建一个文件重命名为knn模型训练
攻城狮小关·2023-11-02 03:07

KNN模型

使用K-NearestNeighbors(KNN)算法进行分类。首先加载一个数据集，然后进行预处理，选择最佳的K值，并训练一个KNN模型。
在路上哟～·2023-11-02 03:07

瑞芯微rk3588部署yolov5模型实战

瑞芯微rk3588部署yolov5模型实战模型转换通过pt模型转换为onnx模型通过onnx模型转换为rknn模型模型部署编译推送执行文件到板子运行(单图测试)多图测试模型转换  使用此yolov5仓库获取
Silver__Wolf·2023-11-01 19:50

2019-11-23Python——KNN实战(附详细代码与注解)

估计各位绅士都看过我之前的KNN算法博文（嘿嘿≧◔◡◔≦，假装大家都看过），应广大博客朋友们的要求，本次博主来开车讲解如何做一个KNN分类器实现将iris数据集进行分类。
fengling123·2023-11-01 13:10

解密人工智能：KNN | K-均值 | 降维算法 | 梯度Boosting算法 | AdaBoosting算法

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、KNN三、K-均值四、降维算法五、梯度Boosting算法和AdaBoosting算法六、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法
春人.·2023-11-01 11:34
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