K近邻第6页

sklearn 数据处理与特征工程

譬如梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；而在距离类模型，譬如K近邻，K-Means聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精

R戎·2023-04-12 08:44

《统计学习方法》第 3 章“k 近邻法”学习笔记

k近邻法“k近法”在算法层面理解容易，可以从使用“k近邻法”处理分类问题入手，解释机器学习中的各种概念和一般流程。

李威威·2023-04-11 13:45

K-近邻算法之kd树

K-近邻算法之kd树问题导入：实现k近邻法时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速k近邻搜索。这在特征空间的维数大及训练数据容量大时尤其必要。

IT之一小佬·2023-04-11 01:19

机器学习基础——数据集与估计器、k近邻算法

1、sklearn数据集与估计器2、分类算法-k近邻算法3、k-近邻算法实例4、分类模型的评估5、分类算法-朴素贝叶斯算法6、朴素贝叶斯算法实例7、模型的选择与调优8、决策树与随机森林1、sklearn

咸鱼2K·2023-04-11 01:19

机器学习算法原理——k近邻 / KNN

文章目录k近邻/KNN主要思想模型要素距离度量分类决策规则kd树主要思想kd树的构建kd树的搜索总结归纳k近邻/KNN主要思想假定给定一个训练数据集，其中实例标签已定，当输入新的实例时，可以根据其最近的

Dragon水魅·2023-04-11 01:18

机器学习笔记 2 —— K 近邻法与 kd 树

文章目录1.理论部分1.1K近邻法1.2距离度量2.k近邻法的Python实现2.1数据集的预处理2.2模型构建2.3测试模型2.4scikit-learn3.kd树3.1构造平衡kd树算法3.2kd树的

我有两颗糖·2023-04-11 01:48

机器学习算法之kd树

——作者不详"上篇文章讲了K-近邻算法，但是引出了一个问题：实现K-近邻算法时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速k近邻搜索。这在特征空间维数大及训练数据容量大时尤其必要。

小闫同学啊·2023-04-11 01:46

opecv入门:K近邻算法

K近邻算法机器学习算法是从数据中产生模型，也就是进行学习的算法，我们提供经验给算法，它可以根据经验产生模型，面对新的情况时，模型就会给我们提供判断（预测）结果。

AI路漫漫·2023-04-09 09:55

K近邻算法【OpenCV&Python】

K近邻算法—入门0、引言1、理论基础3、计算3.1归一化3.2距离计算4、手写数字识别的原理4.1数据初始化4.2读取特征图像4.3提取特征图像的特征值4.4计算待识别图像的特征值4.5计算待识别图像与特征图像之间的距离

一只丁小丁呐·2023-04-09 09:24

k近邻算法_图穷匕见：K近邻算法与手写数字识别

机器学习算法是从数据中产生模型，也就是进行学习的算法。我们把经验提供给算法，它就能够根据经验数据产生模型。在面对新的情况时，模型就会为我们提供判断(预测)结果。例如，我们根据“个子高、腿长、体重轻”判断一个孩子是个运动员的好苗子。把这些数据量化后交给计算机，它就会据此产生模型，在面对新情况时(判断另一个孩子能不能成为运动员)，模型就会给出相应的判断。比如，要对一组孩子进行测试，首先就要获取这组孩子

weixin_39886956·2023-04-09 09:53

win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习（二十章 K近邻算法）————20.5 K近邻模块的基本使用

Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm20.5K近邻模块的基本使用在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

菩提树下祈愿的少年·2023-04-09 09:21

win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习（二十章 K近邻算法）————20.1理论基础

Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm文章目录第20章K近邻算法20.1理论基础第20章K近邻算法机器学习算法是从数据中产生模型，也就是进行学习的算法

菩提树下祈愿的少年·2023-04-09 09:51

win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习（二十章 K近邻算法）————20.6 K近邻手写数字识别

Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm20.6K近邻手写数字识别本节使用OpenCV自带的K近邻模块识别手写数字。

菩提树下祈愿的少年·2023-04-09 09:51

OpenCV入门（三十一）快速学会OpenCV 30 K近邻算法

OpenCV入门（三十一）快速学会OpenCV30K近邻算法1.K近邻算法概述2.代码实例作者：Xiou1.K近邻算法概述机器学习算法是从数据中产生模型，也就是进行学习的算法（下文也简称为算法）。

小幽余生不加糖·2023-04-09 09:15

我的机器学习笔记（三）--- 分类问题与K近邻算法

文章目录一、分类问题的定义二、分类问题的类型2.1二分类问题2.2多分类问题三、常用的分类算法四、模型分类器的实现4.1模型的构建4.2模型的使用五、K近邻算法5.1K近邻算法的概念5.2K近邻算法的伪代码

离明zh·2023-04-07 14:49

点云库PCL学习笔记 -- k-d tree 与八叉树 -- 3.基于 Octree 八叉树的空间划分及邻域搜索（体素近邻搜索、K近邻搜索、半径r内近邻搜索）

点云库PCL学习笔记--k-dtree与八叉树--3.基于Octree八叉树的空间划分及邻域搜索（体素近邻搜索、K近邻搜索、半径r内近邻搜索）使用Octree八叉树的进行空间划分及邻域搜索（体素近邻搜索

杰尼君·2023-04-06 05:37

机器学习之KNN算法：日撸Java三百行day51-53

一、什么是KNN算法K近邻（K-NearestNeighbor,KNN），是一种最简单和最经典的有监督学习算法之一。KNN算法是最简单的分类器，可以应用于分类和回归问题。

陈序袁·2023-04-05 15:08

数据无量纲化学习（2）：数据缩放(数据标准化 / 数据无量纲化 )的作用、适用场景、具体方法

在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响

Tony Einstein·2023-04-05 10:45

【机器学习-周志华】学习笔记-第十章

记录第一遍没看懂的记录觉得有用的其他章节：第一章第三章第五章第六章第七章第八章第九章第十章十一章十二章十三章十四章十五章十六章k近邻学习是给定测试样本，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

vircorns·2023-04-05 00:08

统计学习方法 - 第1章 - 概论

全书章节第1章统计学习方法概论第2章感知机第3章k近邻法第4章朴素贝叶斯法第5章决策树第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型第7章支持向量机第8章提升方法第9章EM算法及其推广第10章隐马尔可夫模型第11章条件随机场第

哔哔如是·2023-04-04 16:21

K近邻分类算法的Python代码实现

文章目录问题描述算法方案代码实现代码测试问题描述K近邻算法解决的是机器学习领域中，监督学习类别下的回归和分类问题。监督学习是指利用数据的特征及其对应的标签来训练模型，然后基于模型预测未知的标签。

我在开水团做运筹·2023-04-04 14:58

机器学习——K-近邻算法实例实战

目录实例一：使用k近邻算法改进约会网站的配对效果1.1实例分析1.2流程步骤1.3准备数据：从文本文件中解析数据1.4分析数据：用Matplotlib创建散点图1.5准备数据：数据归一化1.6测试算法：

DreamWendy·2023-04-04 13:54

K近邻算法(KNN)及案例（Python）

目录1算法简介2算法计算步骤3代码实现补充知识点：K近邻算法回归模型4案例：手写数字识别模型4.1手写数字识别原理4.1.1图像二值化4.1.3距离计算4.2代码实现5图像识别原理简介5.1图片大小调整及显示

QYiRen·2023-04-04 13:50

统计学习方法笔记之k近邻算法（附代码实现）

Aengus_Sun·2023-04-04 10:03

Python机器学习iris数据集KNN模型评估

KNN模型评估一、分类问题介绍二、K近邻分类模型（KNN)1.模型介绍2.KNN模型训练3.KNN模型评估评估1：将整个数据集用于训练与测试评估2：分离训练数据与测试数据一、分类问题介绍分类：根据数据集目标的特征或属性

SuperYiY·2023-04-04 00:37

KNN Nearest Neighbor K近邻的Python写法

Training的时间复杂度：O(1)Testing的时间复杂度：O(N)K近邻的优点在于，training过程仅仅是存储了所有的trainingdata，且高效，算法简单缺点在于，testing时间过长下面是

环境与方法·2023-04-03 06:08

kd树 python实现_python K近邻算法的kd树实现

k近邻算法的介绍k近邻算法是一种基本的分类和回归方法，这里只实现分类的k近邻算法。k近邻算法的输入为实例的特征向量，对应特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。

weixin_39923572·2023-04-02 18:04

机器学习算法：K近邻(k-nearest neighbors)初探

KNN的介绍和应用KNN（K-NearestNeighbor）算法是一种基于实例的学习算法，也是一种常见的分类算法。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)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。示例：如上图，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？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形

吃肉的小馒头·2023-04-01 22:36

机器学习算法整理1（python）

1,机器学习算法1.1K-NN（1）K-NN（k近邻）：K-NN是一种基于实例的学习，其分类不取决于其内在的模型，而是对标签测试集进行参考。

larry_do·2023-04-01 02:06

feature scaling 特征缩放

比如在K近邻算法中，分类

Z_shsf·2023-03-31 17:57

《机器学习》周志华第十章

10.1K近邻学习【KNN】常用监督学习方法，基于实力学习模型，"懒惰学习"(存样不训，收测样再处理，与其相对的是"急切"学习)工作机制:给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中，与其距离最靠近的K个训练样本

Keqis·2023-03-31 03:34

数据预处理之数据标准化StandardScaler

在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归、支持向量机、神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻、KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响

ThePaK·2023-03-30 00:55

CS231n-K近邻与线性分类器

CS231n笔记系列（一）数据驱动的图像分类方式——K近邻与线性分类器（上）1.ImageClassification：acoretaskinComputerVision为什么图像分类问题在计算机里很困难

JaimeOw·2023-03-29 21:14

ACL'22 | 使用对比学习增强多标签文本分类中的k近邻机制

每天给你送来NLP技术干货！来自：南大NLP01—研究动机多标签文本分类（简称MLTC）是自然语言处理领域中一个十分重要的任务，其旨在从一个给定的标签集合中选取出与文本相关的若干个标签。MLTC可以广泛应用于网页标注，话题识别和情感分析等场景。迄今为止已有许多工作研究如何解决多标签文本分类这一任务。一些方法提出使用深度神经网络[1,2]以及标签特定的注意力网络[3,4]来增强文本的表示，同时一些其

zenRRan·2023-03-29 01:34

k近邻算法实例

目录算法简介[1]通俗解释算法实现原理谁才是“我”的邻居？sklearn的KNN算法算法实例步骤数据获取读取数据数据处理特征工程模型算法交叉验证与网格搜索交叉验证（cross-validation)k折交叉验证网格搜索算法优劣优点缺点结尾算法简介[1]在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法[1]。在这两种情况下，输入包含特征空间（Featu

李星河110·2023-03-25 20:48

K-近邻算法的学习（附Python和Matlab实现）

：)今天又学习了之前简要扫过的K近邻算法（KNN）。

LiBiscuit·2023-03-25 04:44

数据挖掘——分类算法——KNN

KNN(KNearestNeighbors):K近邻分类算法KNN算法从训练集中找到和新数据最接近的K条记录，然后根据他们的主要分类来决定新数据的类别。

weixin_33893473·2023-03-24 07:52

机器学习的练功方式（四）——KNN算法

算法4.1sklearn转换器和估计器4.1.1转换器4.1.2估计器4.2KNN算法4.2.1概述4.2.2电影类型分析4.2.3算法实现致谢闵氏距离_百度百科(baidu.com)机器学习之KNN（k近邻

ArimaMisaki·2023-03-24 07:15

机器学习算法：k近邻（kNN）算法

k近邻算法（k-nearestneighbor,kNN）是一种基本分类方法。k近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。

隐士飞猪·2023-03-24 01:51

大数据算法：分类算法

KNN分类算法KNN算法，即K近邻（KNearestNeighbour）算法，是一种基本的分类算法。

do_young·2023-03-23 15:26

算法岗准备

例如，k近邻,贝叶斯，决策树，svm，逻辑斯蒂回归和最大熵模型。主成分分析，奇异值分解SVD降维体现在什么地方？为什么PCA不被推荐用

毛十三_·2023-03-22 05:06

k近邻算法

k近邻算法，顾名思义，找前k个最近的“邻居”。所以，怎样算近？就是距离小的。怎么算距离？以下。

jxc1·2023-03-19 16:58

KNN-K近邻学习

K近邻算法概述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

混蛋哥·2023-03-17 21:16

KNN的核心算法kd-tree和ball-tree

目录[toc]1.K近邻法基础1.1模型与算法K近邻法（K-nearestneighbor,KNN）是最基础的机器学习模型之一，它的类别为：分类（√）、回归（√）、标注概率软分类、非概率硬分类（√）监督

吴智深·2023-03-17 05:18

【图像处理入门】图像去噪算法（KNN,SNN）

实现KNN（K近邻平滑滤波器）的代码。要求：算法实现为函数[im]=KNNFilter(I,K,N)，其中I为读入的图像矩阵；K为最近邻个数，N为模板大小参数（N*N）。

菠萝啤YJB·2023-03-16 16:53

Scala实现：KD-Tree(k-dimensional tree)

主要应用于多维空间数据的搜索，经常使用在SIFT、KNN等多维数据搜索的场景中，以KNN(K近邻)为例，使用线性搜索的方式效率低下，k-d树本质是对多维空间的划分，其每个节点都为k维点的二叉树kd-tree

k_wzzc·2023-03-16 11:31

机器学习算法的一些启发

先看KNN，也叫K近邻算法，基本想法是计算新样本和数据集中每一条数据的欧氏距离，计算出的距离进行从小大到的排列，取前K个结果，然后看出现次数最多的那个类别，这个类别就是新样本的预测分类。

厚德简物·2023-03-15 14:05

4.6 网格搜索与k近邻算法中更多的超参数

逆风的妞妞·2023-03-14 12:45

机器学习算法 --KNN算法（K-Nearest Neighbor）简单理解

一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后选择k个最相似数据中出现

-Ausen·2023-03-14 07:27

机器学习算法系列（二十一）-k近邻算法（k-Nearest Neighbor / kNN Algorithm）

这一节我们来学习一个相对简单直观的算法——k近邻算法1（k-NearestNeighbor/kNNAlgorithm）。二、模型介绍 k近邻算法的思想非常的直观：给定一个新样本点时，只需要在

Saisimonzs·2023-03-14 07:53

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