K近邻

K近邻算法(k-Nearest Neighbour, KNN)

《机器学习》周志华k近邻学习《统计学习方法》李航k近邻法KNN算法思想k-最近邻(k-NearestNeighbour,kNN)算法是一种基本分类与回归方法，属于监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本
　木夕敢敢·2023-03-14 07:37

机器学习作业一：使用k-近邻算法实现手写数字识别（1）+（2）

文章目录一、k-近邻算法二、k值的选取及归一化的重要性三、k近邻算法的一般流程四、使用KNN进行手写数字识别的步骤五、主要代码六、算法缺点七、使用sklearn库实现简单的KNN算法实例八、参考一、k-
alivefdy·2023-03-13 07:58

检索类机器人

分类：贝叶斯分类：基于贝叶斯公式KNN：k近邻的算法，把很多个向量聚合到一点，找最高分数的点SVM：利用多维的超平面对线性不可分的
jenye_·2023-03-10 21:02

ML 监督学习 分类 K近邻算法

KNN“物以类聚，人以群分”：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。ExampleExampleKNN算法既可以分类又可以回归。在分类任务中使用投票法，选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果。在回归任务中使用平均法，将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果。KNN算法可用于估算分类变量和连续变量的缺失值。传统上，KNN
XinY_VV·2023-03-10 19:13

k近邻(KNN)模型详细解读 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包含：1.走近k近邻-你周围的人决定了你是怎样的人2.重要概念3.k近邻算法的数学形式4.k近邻模型的直观认识5.如何计算距离6.k值的选择7.k近邻算法的损失函数8.kd树数据结构9.搜索kd树KNN
舟晓南·2023-03-10 00:12

机器学习 - k近邻法

k近邻法1、K近邻法定义给定一个训练数据集，对于新输入的实例，在训练数据集中找到与该实例距离最近的K个实例，看这K个实例多数属于某个类，则将该实例分为这个类。
tx_6df3·2023-03-09 17:45

关于字体反爬

解决方法：OCR...辅助工具：网页版>FontEditor，python库>fonttools补充一个难度三的解决方案：使用Knn算法处理，具体见k近邻算法解决字体反爬手段
Fathui·2023-03-09 16:15

硬间隔支持向量机算法、软间隔支持向量机算法、非线性支持向量机算法详细介绍及其原理详解

相关文章K近邻算法和KD树详细介绍及其原理详解朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解硬间隔支持向量机算法
IronmanJay·2023-02-27 18:38

决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解

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IronmanJay·2023-02-27 18:38

K近邻算法和KD树详细介绍及其原理详解

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IronmanJay·2023-02-27 18:08

朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解

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IronmanJay·2023-02-27 18:38

线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解

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IronmanJay·2023-02-27 18:30

【阿旭机器学习实战】【33】中文文本分类之情感分析--朴素贝叶斯、KNN、逻辑回归

目录1.查看原始数据结构2.导入数据并进行数据处理2.1提取数据与标签2.2过滤停用词2.3TfidfVectorizer将文本向量化3.利用不同模型进行训练与评估3.1朴素贝叶斯模型3.2k近邻模型3.3
阿_旭·2023-02-25 08:23

k近邻算法 （k-NN k-nearest neighbor）详解

kkk近邻算法是一种典型的分类算法。
张山大人·2023-02-25 07:35

分类算法 - k近邻算法(原理、kd树)

距离度量2.2k值选择2.3分类规则2.算法流程3.优缺点分析4.算法优化4.1距离加权4.2kd-tree4.2.1kd树的构造4.2.2利用kd树进行近邻搜索5.模型参数6.算法实现7.参考1.算法概述k近邻算法解决分类问题一种常见的方法
qq602683200·2023-02-25 07:32

python-K近邻算法（附代码）

Knowledge1.估计器：用于分类、聚类和回归分析1.1fit()：训练算法，设置内部参数。该函数接收训练集及其类别两个参数。1.2predict()：参数为测试集。预测测试集类别，并返回一个包含测试集各条数据类别的数组。3.转换器：用于数据预处理和数据转换4.流水线：组合数据挖掘流程，便于再次使用Example1.数据集：http://archive.ics.uci.edu/ml/datas
脑电信号研究生（23毕业）·2023-02-25 07:59

K近邻算法

主要问题：如何快速的进行k近邻搜索。最近邻(1-NN
匠人_C·2023-02-25 07:29

python机器学习小记——基于K近邻(k-nearest neighbors)模型的分类&回归

【阿里天池云-龙珠计划】python机器学习小记目录【阿里天池云-龙珠计划】python机器学习小记一、算法原理及应用介绍二、基于Demo数据集的kNN分类三、基于莺尾花数据集的kNN分类四、模拟数据集–kNN回归五、马绞痛数据–kNN数据预处理+kNN分类pipeline【写在前面】不知不觉已经第三篇了，希望可以坚持下去总结一年多的积累曾无数次遇到bug在CSDN找到了解答，这个系列的总结也算是
陈灿 Cedric·2023-02-25 07:26

机器学习--K近邻算法（KNN）（2）

K-Nearest-Neighbor算法是一种常用的监督学习算法，它没有显式的训练过程，是‘懒惰学习’的显著代表，此类学习算法仅在训练阶段将训练集保存起来，训练时间开销为0，待收到测试样本后在进行处理k近邻模型的三要素
太原浪子·2023-02-24 07:54

机器学习-k近邻算法(kNN)

简单的说，kNN算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。kNN算法优缺点以及使用范围：优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定；缺点：计算复杂度高，空间复杂度高使用数据范围：数值型和标称型。kNN算法的工作原理：存在一个样本数据集(训练样本集)，并且样本集中的每个样本都存在标签，即我们知道样本集中的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据(最近邻)
pcb931126·2023-02-24 07:48

机器学习之旅---用K近邻算法归类豆瓣文章

选择一个经典、容易理解的机器学习算法---K近邻算法来热身，我将用K近邻算法来做一个常见的应用，给豆瓣文章分类。现在开始：1.1场景image.png想象自己是这幅图中的绿色圆圈，我是谁？我是什么？
Caesar_6953·2023-02-18 00:08

机器学习经典算法总结

一，KNN算法K近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN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一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。
嵌入式视觉·2023-02-17 19:19

K-近邻算法（K-NN）

K-NearestNeighbor作为一种没有显式训练和学习过程的分类和回归算法，k近邻在众多有监督机器学习算法中算是一种比较独特的方法。
dingtom·2023-02-17 16:54

KNN＆K-means从入门到实战

作者：王同学来源：投稿编辑：学姐1.基本概念1.1KNNk近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。
深度之眼·2023-02-16 23:04

电子科技大学本科机器学习期末考试指南

唔作为一个写前端的人工智能方向培养方案的学生准备这个还是有点吃力的不过考得不算难据说老师不会挂人～学弟学妹们看到了可以参考一下建议直接去我的语雀笔记那里看本课重点：1P中有6页ppt（1P=6p）●第一章机器学习概述13P●第二章K近邻算法
敲代码的小提琴手·2023-02-07 07:19

机器学习-sklearn.datasets-load_iris数据集-回归算法和K近邻法(KNN)

学习机器学习一个月了，开始尝试做一些简单的练习文章目录1、load_iris数据集2、数据集处理3、线性回归3.1回归训练3.2回归测试3.3对输入点进行判断4、K近邻(KNN)算法4.1距离计算4.2
博o_Oer~·2023-02-06 19:28

Python数据分析（6）K近邻算法分类模型

前言蛋肥使用丁香花数据集，练习K近邻算法分类模型以及K近邻算法回归模型。
蛋肥之力·2023-02-06 11:37

MATLAB机器学习方法之KNN

KNN算法具体步骤：1、初始化距离为最大值2、计算未知样本和每个训练样本的距离dist3、得到目前k个最邻近样本中的最大距离4、如果dist小于最大距离，则将该训练样本作为K近邻样本5、统计k个最近邻样本中每个类别出现的次数
QLY_8829861·2023-02-05 09:57

判别模型 vs 生成模型

决策函数：输入X返回Y；其中Y与一个阈值比较，然后根据比较结果判定X的类别条件概率分布：输入X返回X属于每个类别的概率；将其中概率最大的作为X所属的类别1.判别模型代表：K近邻、感知机（神经网络）、决策树
elephantnose·2023-02-05 01:34

对mglearn库的理解之新手上路（如何导入mglearn库开始使用）

mglearn.plots.plot_knn_regression(n_neighbors=1)我看到后一看这东西，就在想mglearn铁定是一个模块，然后调用了plots画图，这应该是一个类（就是一个画图的包），后面一串串就是K近邻
GH_learn_IT·2023-02-04 23:42

【数据挖掘】期末复习：ID3、DBSCAN、关联分析、离群点挖掘等

文章目录小题一些要背计算大题分类ID3C4.5CART（Gini系数）K近邻ID3、C4.5、K近邻优缺点分类评价朴素贝叶斯聚类K-meansDBSCAN一趟聚类算法层次聚类关联分析离群点挖掘（OF1、
karshey·2023-02-04 11:59

基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比

传统机器学习模型算法对比基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比数据获取数据划分模型构建模型训练以及验证效果展示基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比本文基于鸢尾花数据集进行训练，分别对逻辑回归、k近邻
IDONTCARE8·2023-02-04 08:08

第三章：K近邻法

文章目录K近邻法3.1K近邻简介3.2K近邻算法3.3K近邻误差率3.4K近邻三要素模型：距离度量：K-值选择分类决策规则3.5kd树3.6kd树的构造算法3.7搜索kd树搜索kd树例子：K近邻法3.1K
扔出去的回旋镖·2023-02-04 00:56

python 机器学习（二）分类算法-k近邻算法

同步更新在个人网站：http://www.wangpengcufe.com/machinelearning/pythonml-pythonml2/一、什么是K近邻算法？
王小鹏的随笔·2023-02-03 23:31

计算机视觉常用算法整理

尺度不变特征变换）2.SURF（加速稳健特征）3.HOG（梯度直方图）4.Histogram（直方图）5.LBP（局部二值模式）6.Brute-Force（蛮力特征匹配）机器学习常用算法：1.KNN（K近邻
图灵追慕者·2023-02-03 14:29

【点云处理】点云法向量估计及其加速(4)

不足之处在于点云k近邻查找依然比较耗时，成为影响整体计算性能的瓶颈。这篇文章就如何优化点云K近邻查找效率进行实验。
昌山小屋·2023-02-03 02:32

# K-近邻算法

目录1、K-近邻算法的基本概念、核心思想2、K-近邻算法的三要素：k值的选取、距离的度量、分类决策规则3、k-近邻算法的一些个人总结一.k-近邻算法的基本概念，原理以及应用我们首先介绍以下k近邻的基本概念
wustzhy·2023-02-01 18:49

KNN 最近邻算法（K近邻）

机器学习教程正在计划编写中，欢迎大家加微信sinbam提供意见、建议、纠错、催更。KNN（K-NearestNeighbor）是机器学习入门级的分类算法，也是最为简单的算法。它实现将距离近的样本点划为同一类别，KNN中的K指的是近邻个数，也就是最近的K个点，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断属于哪个类别。思想原理「人以群分，物语类聚」、「近朱者赤，近墨者黑」是KNN的核心思想。这其实和我们在日
wangchuang2017·2023-02-01 10:24

[机器学习笔记] 判别模型与生成模型

典型的判别模型有：感知机、K近邻、决策树、逻辑回归、支持向量机、提升方
勇敢的仙人掌·2023-02-01 09:55

【机器学习】周志华西瓜书第十章降维与度量学习习题--实现k近邻分类器，在西瓜数据集3.0上比较分界边界与决策树分类边界的异同

（1）问题理解与分析实现k近邻分类器，在西瓜数据集3.0上比较分界边界与决策树分类边界的异同。
弓长纟隹为·2023-02-01 07:09

超详细：KNN与K-means从入门到实战

作者：王同学来源：投稿编辑：学姐1.基本概念1.1KNNk近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。
深度之眼·2023-01-31 12:08

数据处理 | MATLAB实现KNN(K近邻)缺失数据填补

数据处理|MATLAB实现KNN(K近邻)缺失数据填补目录数据处理|MATLAB实现KNN(K近邻)缺失数据填补基本介绍插补描述程序设计参考资料基本介绍用于缺失值插补的单变量方法是估计值的简单方法，可能无法始终提供准确的信息
机器学习之心·2023-01-30 15:29

DBSCAN+KD-Tree聚类算法 JAVA版本

通过查看网上的介绍，发现对面状要素进行分组/聚类的文章或算法不太多（好吧，我承认我懒，看到比较复杂的算法脑壳就疼），但是对点要素进行聚类的算法相当成熟（K近邻、DBCSAN等等）emm…于是，我就想能否把面状要素转为点
没有xiaoweiba·2023-01-30 08:39

特征工程 -类别型特征的预处理

One-hot3.对Oridinal序数特征进行编码4.对特征字典编码5.填充缺失的分类特征值6.使用category_encoder包来进行特征转换总结序言在机器学习建模过程中，许多模型例如逻辑回归、支持向量机、K近邻等传统的
Zouia Gail·2023-01-29 11:06

初识图像分类——K近邻法(cs231n assignment)

作者：非妃是公主专栏：《计算机视觉》个性签：顺境不惰，逆境不馁，以心制境，万事可成。——曾国藩专栏系列文章Cannotfindreference‘imread‘in‘init.py‘error:(-209:Sizesofinputargumentsdonotmatch)Theoperationisneither‘arrayoparray‘(wherecs231n-2022-01Assignment
非妃是公主·2023-01-29 07:11

K近邻聚类算法

K近邻聚类算法k均值（k-means）是聚类算法中最为简单、高效的，属于无监督学习算法核心思想：由用户指定k个初始质心（initialcentroids)，以作为聚类的类别（cluster），重复迭代直至算法收敛基本算法流程
大数据面壁者·2023-01-28 07:15

以K近邻算法为例，使用网格搜索GridSearchCV优化模型最佳参数

文章目录参数优化网格搜索代码实现自编代码sklearn代码验证参数优化在之前的文章以K近邻算法为例，使用交叉验证优化模型最佳参数中，我们使用验证曲线（validation_curve）去优化K近邻算法中的最优参数
我在开水团做运筹·2023-01-28 07:11

第十章 降维与度量学习

k近邻学习kNN学习是一种常用的监督学习方法。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最靠近的k个训练样本，然后根据这k个“邻居”的信息来进行预测。
尘濯·2023-01-27 20:14

G-Tree索引结构解决路径推荐和K近邻问题，以及相关论文

G-Tree索引结构1.G-Tree索引最初论文：R.Zhong,G.Li,K.Tan,L.ZhouandZ.Gong,"G-Tree:AnEfficientandScalableIndexforSpatialSearchonRoadNetworks,inIEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,vol.27,no.8,pp.2175-2189,1
五百一十七XX·2023-01-27 17:36

Machine Learning：k近邻算法（KNN）

目录写在前面的话k-近邻算法概述优点缺点适用数据范围原理Python代码实现Sklearn直接调用weights选项algorithm选项算法测试与结果评价原理及方法函数主要参数说明Python代码实现示例反思与总结写在前面的话大概是上半年准备美赛的时候，才发现仅仅具备C语言的知识，如果想对数据进行分析和挖掘，实在太过简陋，并且当时对相关算法了解甚少。这个学期有幸选了黄教授的数据科学概论一课，他曾
放牧星辰dmc·2023-01-27 08:01
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