K近邻第4页

梯度下降参数不收敛_数据分析|梯度下降算法

算法：如何选择最优模型；OX01常见的最优化算法判别模型：感知机，k近邻，决策树，逻辑回归，支持向量机，条件随机场，最大熵模型。生成模型：朴素贝叶

weixin_39622891·2023-10-06 13:45

2019-11-10

supportLists]1、[endif]算法介绍KNN算法中文名称叫做K近邻算法，是众多机器学习算法里面最基础入门的算法。它是一个有监督的机器学习算法，既可以用来做分类任务也可以用来做回归任务。

xias147·2023-10-05 22:02

【机器学习】第二章：K近邻（分类）

系列文章目录第二章：K近邻（分类）相关代码地址：https://github.com/wzybmw888/MachineLearning.git文章目录系列文章目录一、最近邻算法二、最近邻算法的缺陷（1

mossloo·2023-10-05 16:02

KNN算法与SVM支持向量机

KNN算法KNN算法就是把要分类的对象（例如一个特征向量）与训练集中已知类标记的所有对象进行对比，并由K近邻对分类对象进行判断为那个类别。

会的东西有点杂·2023-10-05 15:31

kNN(构造kd树的实现）

k近邻模型1.三个基本要素：k值的选择，距离度量，分类决策规则2.算法：3.kd树的构造python实现classnode():def__init__(self,value=None,left=None

Gantowell·2023-10-04 08:49

机器学习面试/笔试题

K近邻、SVM

uodgnez·2023-09-29 05:34

工业蒸汽量预测（速通二）

工业蒸汽量预测（二）特征工程1.数据预处理和特征处理1.1数据预处理1.2特征处理2.特征降维2.1特征选择2.2多重共线性分析2.3线性降维模型训练1回归模型训练和预测2线性回归模型3K近邻回归模型4

盖盖的博客·2023-09-28 23:28

31、机器学习k近邻

在特征空间中与样本最相似（距离最近）的k个样本中大多数样本归属的类别为该样本归属的类别。常用的距离为欧式距离。需要做标准化处理。k值取很小：容易受异常点影响k值取很大：容易受最近数据太多导致比例变化性能问题优点：易于理解、实现，无须参数估计和训练模型缺点：测试集预测时计算的计算量大、k值一定要确定取值不当会影响模型效果适用几千到几万的小样本数据加快搜索速度——基于算法的改进KDTree,API接口

mssssssssss2·2023-09-28 22:39

【颜色识别】【Python+OpenCV】KNN（K近邻算法）实现魔方颜色识别【 3-1】

无敌三角猫·2023-09-27 21:38

K近邻算法(KNN)原理小结

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录1.KNN算法原理2.KNN算法三要素3.KNN算法之暴力实现原理4.KNN算法之KD树实现原理5.KNN算法之训练样本不平衡情况6.算法优缺点1.KNN算法原理KNN算法是选择与输入样本在特征空间内最近邻的k个训练样本并根据一定的决策规则，给出输出结果。决策规则：分类任务：输出结果为k个训练样本中占大多数的类。回归任务：输

小白学视觉·2023-09-27 21:36

OpenCV中的K近邻算法

K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在OpenCV中，我们可以利用KNN算法进行图像分类、目标检测和模式识别等任务。

WzisTypescript·2023-09-27 21:02

十大数据挖掘算法之-KNN(K近邻)算法

KNN算法（K-NearestNeighbors）是一种基本的机器学习算法，常用于分类和回归任务。1.KNN算法简介KNN算法是一种监督学习算法，用于解决分类和回归问题。它的核心思想非常简单：一个样本的类别或值由其最近邻居的类别或值决定。这里的K代表了选择多少个最近邻居来做决策。2.算法原理KNN算法的工作原理可以概括为以下几个步骤：选择K值：首先，选择一个合适的K值，它代表了你希望用多少个最近邻

鸡汤本汤·2023-09-27 02:56

【python】K近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）解决分类问题

常用分类算法介绍分类算法是一类机器学习算法，用于将不同的数据实例分到预定义的类别或标签中。以下是一些常见的分类算法：逻辑回归（LogisticRegression）：通过对线性函数应用sigmoid函数，将数据映射到一个概率值，然后根据阈值对数据进行二分类。决策树（DecisionTree）：构建一棵树状结构来表示特征之间的关系，并根据特征的取值分割数据，最终将数据分到不同的类别中。支持向量机（S

傻傻虎虎·2023-09-26 09:18

KNN-K近邻算法（K-Nearest Neighbors）

k近邻算法的特点思想极度简单应用数学知识少（近乎为零）效果好(缺点？)

DevGeek·2023-09-23 23:35

scikit-learn机器学习算法封装

K近邻算法K-最近邻（KNN）是一种有监督的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。它基于一个非常简单的想法，数据点的值由它周围的数据点决定。考虑的数据点数量由k值确定。因此，k值是算法的核心。

DevGeek·2023-09-23 23:04

OpenCV自学笔记二十三：K近邻算法

K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一种常用的监督学习算法，可以用于分类和回归问题。在OpenCV中，KNN算法有相应的函数实现，主要包含在ml模块中。

ironmao·2023-09-23 21:22

4.k近邻法

Kk值一般取一个较小的数值,通常采用交叉验证法来选取最优的k值.DistancegraphTDA[非数值特征]-->|量化|B[数值特征]C[数据集]-->|归一化|D[数据集]k近邻算法输入

BlueFishMan·2023-09-23 19:46

机器学习（3） K近邻算法（KNN）介绍及C++实现

目录前言K近邻算法KD树生成KD树通过KD树查询最近邻节点通过KD树查询K近邻节点K近邻算法三大要素前言此前已发布的两篇博客，分别记录在假设空间有限、样本空间有限条件下如何计算泛化误差上界，并给出C++

ProfSnail·2023-09-23 16:09

《机器学习实战》笔记

《机器学习实战》笔记一：K近邻KNNK近邻算法概述：工作原理，一般流程；KNN示例：加载数据，分析数据，数据归一化，定义KNN算法，划分数据集，训练测试，使用算法构建完整可用系统；《机器学习实战》笔记二

你欲何为R·2023-09-23 14:09

机器学习笔记08---k近邻学习

k近邻(k-NearestNeighbor，简称kNN)学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测

一件迷途小书童·2023-09-23 13:29

监督学习---K近邻

一、K近邻算法原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每个数据与所属分类的对应关系。输入没有标

DB_UP·2023-09-20 14:20

数据科学（机器学习:k-近邻算法）

k-近邻法简介k近邻法(k-nearestneighbor,k-NN)是1967年由CoverT和HartP提出的一种基本分类与回归方法。

GHope·2023-09-16 02:54

K近邻算法

算法原理K近邻的算法思路很简单。背景假设有两个类别散落在这个特征空间中。image.png现在有一个新的样本需要预测它属于哪个类别。

skullfang·2023-09-15 14:31

分类问题

k近邻分类法：非线性地分类方法1，怎么选择距离2，在样本量大地时候计算量很大，3，k的选择（应该用交叉验证）对每个测试样本，时间是O(n),如果有m个测试样本的话，就是O（mn）太大了。

苏格兰低地弟弟打滴滴·2023-09-10 05:34

4.9 更多关于k近邻算法的思考

逆风的妞妞·2023-09-02 10:44

经典算法及其 API

经典算法及其API回归算法线型回归(Linearregression)概念及回归方程损失函数优化算法正规方程及其API梯度下降及其API正则化（岭回归及其API）分类算法K近邻算法算法简介及工作流程KNN

劫径·2023-08-29 21:12

机器学习——KNN算法

优点：精度高缺点：时间和空间复杂度高K近邻算法思想：有N个样本分布在m个类别中，要判定第x个样本为什么类别，就要求出x到N个样本每个样本的距离集合，从中找出K个最近的样本，然后通过k个样本的比例判断x所属类

疋瓞·2023-08-28 16:38

matlab KD树的使用

目录一、KD-Tree1、K近邻搜索2、半径搜索二、代码实现1、K近邻搜索2、半径搜索三、结果展示四、参考链接一、KD-Tree1、K近邻搜索[indices,dists]=findNearestNeighbors

点云侠·2023-08-28 04:10

算法笔记：KD树

1引入原因K近邻算法需要在整个数据集中搜索和测试数据x最近的k个点，如果一一计算，然后再排序，开销过大引入KD树的作用就是对KNN搜索和排序的耗时进行改进2KD树2.1主体思路以空间换时间，利用训练样本集中的样本点

UQI-LIUWJ·2023-08-27 12:19

k-近邻算法概述,k-means与k-NN的区别对比

目录k-近邻算法概述k-近邻算法细节k值的选取分类器的决策k-means与k-NN的区别对比k-近邻算法概述k近邻（k-nearestneighbor,k-NN）算法由Cover和Hart于1968年提出

ZhangJiQun&MXP·2023-08-26 08:43

图解最常用的10大机器学习算法

目录01线性回归02逻辑回归03线性判别分析04分类与回归树05朴素贝叶斯06K近邻07学习矢量量化08支持向量机09bagging和随机森林10Boosting和AdaBoost本文属于转载文章转载公共号链接

楠楠星球·2023-08-26 05:38

新2019计划：机器学习100天—K近邻法【5】

K近邻法k近邻算法是一种简单且也最常用的分类算法，它也可以应用回归计算。k-NN是无参数学习，这意味着它不会对底层数据的分布做出任何假设。

克里斯托弗的梦想·2023-08-25 10:01

基于ICP+sift算法的三维点云配准matlab仿真

一般的可以使用K近邻（KNN）算法。K近邻算法求取在空间中距离最近的K个数据点，并将这些数据点归为一类。

fpga和matlab·2023-08-25 04:02

8_分类算法-k近邻算法（KNN）

文章目录1KNN算法1.1KNN算法原理1.2KNN过程1.3KNN三要素1.4KNN分类预测规则1.5KNN回归预测规则1.6KNN算法实现方式（重点）1.7k近邻算法优缺点2KD-Tree2.1KDTree

少云清·2023-08-24 07:09

机器学习之K近邻与支持向量机

1、业务了解对可能导致糖尿病的风险因素进行预测。2、数据了解和数据准备数据集包含着MASS包里面，一个数据框是Pima.tr，另一个是Pima.te，两个数据框的数据结构都是一样的，我们将他合并，再划分训练集和测试集。library(MASS)data("Pima.tr")data("Pima.te")PimaNIR]:0.00377Kappa:0.465Mcnemar'sTestP-Value:

changlugen·2023-08-23 21:42

KNN中不同距离度量对比和介绍

k近邻算法KNN是一种简单而强大的算法，可用于分类和回归任务。

·2023-08-18 09:04

机器学习与模式识别2：KNN（k近邻）

一、简介首先，随机选择K个对象，而且所选择的每个对象都代表一个组的初始均值或初始的组中心值，对剩余的每个对象，根据其与各个组初始均值的距离，将他们分配各最近的（最相似）小组，然后重新计算每个小组新的均值，这个过程不断重复，直到所有的对象在K组分布中都找到离自己最近的组。算法流程：计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离按照距离值进行排序选取最小的k个距离，并统计这k个点所在类别出现的概率返回前k

学术菜鸟小晨·2023-08-18 05:10

opencv进阶06-基于K邻近算法识别手写数字示例

opencv中K近邻模块的基本使用说明及示例在OpenCV中，不需要自己编写复杂的函数实现K近邻算法，直接调用其自带的模块函数即可。本节通过一个简单的例子介绍如何使用OpenCV自带的K近邻模块。

玩转AI·2023-08-17 04:35

Open3D KDTree的使用

目录一、原理介绍1、建立KD树2、近邻搜索二、算法流程1、读取点云并构建一个KDTree2、选取查询点3、K近邻搜索4、半径邻域搜索5、混合搜索三、代码实现四、结果展示五、备注一、原理介绍1、建立KD树

点云侠·2023-08-15 12:17

传统图像算法 - 运动目标检测之KNN运动背景分割算法

以下代码用OpenCV实现了视频中背景消除和提取的建模，涉及到KNN（K近邻算法），整体效果比较好，可以用来进行运动状态分析。原理如下：背景建模：在背景分割的开始阶段，建立背景模型。

zaibeijixing·2023-08-15 04:28

【量化课程】08_1.机器学习量化策略基础实战

1.2.2SVC在量化策略中的应用2.机器学习量化策略实现的基本步骤3.策略实现1.常用机器学习模型1.1回归模型线性回归多层感知器回归自适应提升树回归随机森林回归1.2分类模型线性分类支持向量机XGBoost分类K近邻分类

Taylor_29511·2023-08-14 11:08

机器学习 | Python实现KNN(K近邻)模型实践

机器学习|Python实现KNN(K近邻)模型实践目录机器学习|Python实现KNN(K近邻)模型实践基本介绍模型原理源码设计学习小结参考资料基本介绍一句话就可以概括出KNN（K最近邻算法）的算法原理

机器学习之心·2023-08-14 08:40

机器学习与深度学习目录

机器学习：线性回归逻辑回归决策树贝叶斯分类随机森林集成算法支持向量机kmeans聚类k近邻算法深度学习感知器自编码器受限玻尔兹曼机卷积神经网络循环神经网络生成对抗网络深度强化学习深度学习项目实战YOLOSSDMTCNNFasterRCNN

计算机视觉__掉队选手·2023-08-12 03:14

勘探开发人工智能技术：机器学习(2)

0提纲3.1kkk近邻算法3.2决策树3.3kkkMeans3.4如何定义机器学习问题3.5线性回归1kkk近邻算法开卷考试,在桌上堆的资料越多,越是“见多识广”.1.1核心思想具有讽刺意味的是:机器学习最基本的算法居然是不学习

HenrySmale·2023-08-11 15:33

黑马机器学习day2

转换器调用有以下几种形式：fit_transformfittransform1.1.2估计器在sklearn中，估计器是一个重要的角色，是一类实现了算法的API1、用于分类的估计器：1）sklearn.neighborsk近邻算法

每天学一点q·2023-08-09 18:36

机器学习---监督学习和非监督学习

常见算法：K近邻算法线性回归logistic回归支持向量机（SVM）决策树和随机森林神经网络无监督学习无监督学习的训练数据都是未经标

末世灯光·2023-08-08 13:46

日撸java_day60

文章目录小结k近邻算法（knn）定义算法流程距离度量k值的选择总结聚类定义k-means聚类步骤k-means算法小结小结k近邻算法（knn）定义如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近

luv_x_c·2023-08-07 19:05

深度学习，计算机视觉任务

目录计算机视觉任务1.K近邻算法2.得分函数3.损失函数的作用4.向前传播整体流程5.反向传播计算方法计算机视觉任务机器学习的流程：数据获取特征工程建立模型评估与应用计算机视觉：图像表示：计算机眼中的图像

Williamtym·2023-08-07 06:42

《算法图解》note 10 K近邻算法

1.K近邻算法简介K近邻算法（K-nearestneighbor）是一个给定训练数据，根据样本数据最近的K个实例的类别来判断样本数据的类别或数值的算法。

billyang916·2023-08-04 01:34

【秋招】算法岗的八股文之机器学习

目录机器学习特征工程常见的计算模型总览线性回归模型与逻辑回归模型线性回归模型逻辑回归模型区别朴素贝叶斯分类器模型(NaiveBayes)决策树模型随机森林模型支持向量机模型(SupportVectorMachine)K近邻模型神经网络模型卷积神经网络

zz的大穗禾·2023-08-03 22:34

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