K近邻第8页

【机器学习】一文搞懂K近邻算法(KNN)，附带多个实现案例

【机器学习】一文搞懂K近邻算法(KNN)，附带多个实现案例一、KNN回顾kkk近邻算法kkk近邻学习是一种常用的监督学习方法，比如：判断一个人的人品，只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出

Lucky_wangtao·2023-01-27 08:25

一文搞懂K近邻算法(KNN)，附带多个实现案例

一、KNN回顾k近邻学习是一种常用的监督学习方法，比如：判断一个人的人品，只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出，即“近朱者赤，近墨者黑”。理论/

AI科技大本营·2023-01-27 08:51

KNN算法（学习笔记）

KNN学习笔记算法原理KNN三要素KNN预测规则1.分类2.回归KNN算法实现方式python代码算法原理K近邻(K-nearstneighbors,KNN)所谓k近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的

UCaoo·2023-01-27 08:21

统计学习方法学习笔记（3）K近邻法

K近邻法3.1.K近邻算法3.2.K近邻模型3.3.K近邻法的实现：kd树3.1.K近邻算法算法步骤：给定一个训练数据集，对于一个新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于哪一个类

北岛寒沫·2023-01-25 12:28

复现经典：《统计学习方法》第 4 章朴素贝叶斯

代码目录第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章朴素贝叶斯第5章决策树第6章逻辑斯谛回归第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12章监督学习方法总结代码参考

湾区人工智能·2023-01-24 11:44

1. 深度学习简介|计算机视觉简介|得分函数|损失函数作用|前向传播整体流程

文章目录深度学习简介计算机视觉简介k近邻算法得分函数损失函数作用前向传播整体流程机器学习是一个大块，其中就包含着深度学习，计算机视觉等机器学习的流程：数据获取特征工程建立模型评估与应用深度学习简介深度学习通过特征学习进行相关操作

Micoreal·2023-01-23 10:50

关于＜＜This KNeighborsClassifier instance is not fitted yet. Call ‘fit‘ with approp……＞＞的可能处理方法

在使用机器学习的K近邻算法中，使用到了sklearn库中的KNeighborsClassifier()在后面后面跑下面这个代码的时候会报错NotFittedError:ThisKNeighborsClassifierinstanceisnotfittedyet.Call'fit'withappropriateargumentsbeforeusingthismethod.accuracy

挖煤的小李同学·2023-01-21 17:49

机器学习——KNN算法

一、什么是KNNk近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）是一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。

ke·2023-01-21 14:29

深度学习框架Tensorflow模型分析

4sklearn实现5tf.keras实现6总结1快速入门模型机器学习鸢尾花数据集分析:https://blog.csdn.net/ZGL_cyy/article/details/126924746机器学习k近邻算法鸢尾花种类预测

赵广陆·2023-01-20 10:24

决策树算法原理与sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()以及决策树作图

绪论：除线性模型中的逻辑斯谛克回归（包括梯度下降等）、多分类问题之外，分类算法学习主要还包括：决策树，贝叶斯分类器，k近邻算法，支持向量机，神经网络等；下面学习一下决策树。

望百川归海·2023-01-19 18:38

机器学习知识随笔

K近邻——对测试样本进行分类时，先通过扫描训练样本集，找到与该测试样本最相似的个训练样本，根据这个样本的类别进行投票确定测试样本的类别。决策树（一种有监督的机器学习算法）：实

是谁的兴啊·2023-01-19 12:11

机器学习实战：一文详解K近邻算法，包括原理解析+实战案例

各位同学好，今天我向大家介绍一下python机器学习中的K近邻算法。内容有：K近邻算法的原理解析；实战案例–红酒分类预测。

Python数据开发·2023-01-18 18:08

机器学习之KNN（四）根据身高体重测肥胖程度例题训练

例题如下（1）题目描述：KNN算法是k-NearestNeighborClassification的简称，也就是k近邻分类算法。

繁华三千东流水·2023-01-17 22:29

pytorch线性回归代码_机器学习｜算法笔记（二）线性回归算法以及代码实现

概述上一篇讲述了《机器学习｜算法笔记(一)k近邻(KNN)算法以及应用实现》，本篇讲述机器学习算法线性回归，内容包括模型介绍及代码实现。

weixin_39647977·2023-01-17 08:59

web安全之机器学习入门——2.机器学习概述

前置知识什么是机器学习机器学习的算法机器学习首先要解决的两个问题一些基本概念数据集介绍1正文数据提取数字型文本型数据读取0前置知识什么是机器学习通过简单示例来理解什么是机器学习机器学习的算法属于监督式学习的算法有:回归模型,决策树,随机森林,K近邻算法

R芮R·2023-01-16 22:13

《Web安全之机器学习入门》笔记：第五章 5.2 决策树K近邻

这一小节主要内容是讲解K近邻的基本用法，训练数据集是二维平面上的若干点，邻居数设置为2，如下所示：fromsklearn.neighborsimportNearestNeighborsimportnumpyasnpX

mooyuan天天·2023-01-16 22:11

KNN算法(附鸢尾花分类实现)

1.k近邻算法k近邻学习(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距离最近的k个样本，然后通过这k

是忘生啊·2023-01-16 09:51

《机器学习方法（第三版）——李航》学习笔记（二）附代码

目录三、第三章k近邻法1、k近邻算法2、k近邻模型模型距离度量k值的选择分类决策规则3、k近邻法的实现：kd树构造kd树搜索kd树四、第四章朴素贝叶斯法1、朴素贝叶斯的学习与分类2、朴素贝叶斯法的参数估计三

HitStuHan·2023-01-16 08:59

机器学习实战 K近邻算法（附数据集）

机器学习实战K近邻算法实验环境：程序在Anaconda的JupyterNotebook上运行，Python版本3.6.6。

天空没有任何界限·2023-01-15 14:11

机器学习——K近邻算法

k-近邻算法文章目录k-近邻算法算法简介项目实战1：约会网站的配对归一化理解==收获==项目实战2：手写数字识别==收获==K的取值算法简介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

Aure219·2023-01-12 09:48

【阶段三】Python机器学习11篇：机器学习项目实战：KNN(K近邻)回归模型

本篇的思维导图：项目实战(KNN回归模型)K近邻算法回归模型则将离待预测样本点最近的K个训练样本点的平均值进行待预测样本点的回归预测。

胖哥真不错·2023-01-11 11:08

【阶段三】Python机器学习10篇：机器学习项目实战：K近邻算法的基本原理、计算步骤与KNN(K近邻)分类模型

本篇的思维导图：K近邻算法（英文为K-NearestNeighbor，因而又简称KNN算法）是非常经典的机器学习算法。

胖哥真不错·2023-01-11 11:08

网格搜索最优参数

fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression#逻辑回归fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#K近邻

周小丫0_0·2023-01-10 15:44

李航统计学习方法第二版课后习题答案机器学习

也可进入我的个人主页查看分类专栏里的《统计学习方法》部分，包括各章代码实现： ❤欢迎订阅我的专栏❤：《统计学习方法》分类专栏章节链接第1章统计学习及监督学习概论点击进入第2章感知机点击进入第3章k近邻法点击进入第

#苦行僧·2023-01-10 09:39

详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::BackgroundSubtractorKNN,并利用它实现对道路监控视频前景/背景的提取

cv::BackgroundSubtractorKNN是利用K近邻(K-nearestneigbours)思想实现的背景建模。

昊虹AI笔记·2023-01-09 16:07

机器学习之sklearn基础教程！

小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本次分享是基于scikit-learn工具包的基本分类方法，包括常见的LogisiticRegression、支持向量机、决策树、随机森林以及K近邻方法

小白学视觉·2023-01-09 14:55

机器学习应用——监督学习（上）（实例:人体运动状态预测&人体运动状态预测&房价与房屋尺寸关系的线性拟合与非线性拟合&交通流量预测）

本篇将简要介绍：1.监督学习概念（最常应用场景：分类和回归）2.分类——k近邻分类器、决策树、朴素贝叶斯（人体运动状态预测）、SVM（人体运动状态预测）3.回归——线性回归（LinearRegression

柠檬茶@·2023-01-09 10:34

机器学习＜降维和度量学习＞-matlab代码#3

文章目录测试样本：K近邻学习-K-nearestNeighbor降维-MDS算法测试数据MDS代码主成分分析(PCA降维)核化线性降维-核化主成分分析（KPCA）流行学习-等度量映射IsometricMapping

Sumsonw·2023-01-08 19:29

Kd树实现K近邻算法

参考GitHub"""Kd树搜索的k近邻模型,和《统计学习方法》上介绍的最近邻算法差距有点大..(1)设定一个当前最优点集合，用来保存当前离搜索点最近的样本点集合(2)从根节点开始，并设其为当前节点；在此

_森罗万象·2023-01-08 19:59

降维和度量学习（二）

等度量映射保持近邻样本之间的距离，因为测地线距离和高位空间的直线距离是不相等的其中，近邻图如何构建k近邻图：指定k个点为近邻点\epsilon近邻图：定义距离阈值epsilon对于新样本如何变换构建高维坐标和低

既是张大牙更是张大侠·2023-01-08 19:25

kNN分类

一、概述 kNN(knearestneighbor,k近邻)是一种基础分类算法，基于“物以类聚”的思想，将一个样本的类别归于它的邻近样本。!

禺垣·2023-01-08 14:19

机器学习100天（二十八）：028 K近邻分类算法-Python实现

机器学习100天，今天讲的是：K近邻分类算法-Python实现。《机器学习100天》完整目录：目录一、导入数据集我们打开spyder，新建一个knn.py脚本。

红色石头Will·2023-01-08 11:08

《统计学习方法（第2版）》李航第十二章监督学习方法总结思维导图笔记

感知机、k近邻、支持向量机SVM、提升方法是非概率模型；概率模型首先学习联合概率密度P（X，Y），然后求出条件概率密度P（Y｜X），在监督学习中称为生成模

ML--小小白·2023-01-08 10:35

鸢尾花分类_Python学习之knn实现鸢尾花分类

Truffer·2023-01-07 12:33

原生Python实现KNN分类算法，用鸢尾花数据集

算法设计K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)的思路:K近邻如果一个样本在特征空间中与k个实例最为相似(即特征空间中最邻近)，那么这k个实例中大多数属于哪个类别，则该样本也属于这个类别。

小yang爱敲代码·2023-01-07 12:02

机器学习教程篇2 -- K近邻(KNN)算法

机器学习--K近邻KNNk近邻算法（knn）1、概念2、举例说明3、KNN距离计算4、算法描述总结5、代码“学习如逆水行舟，不进则退”这一节开始讲KNN算法，说到这个算法，就不得不提到它的大表哥K-means

山顶洞人乌拉·2023-01-07 09:03

机器学习100天（二十九）：029 K折交叉验证

《机器学习100天》完整目录：目录机器学习中，我们常会遇到一个问题，就是超参数的选择，超参数就是机器学习算法中的调优参数，比如上一节K近邻算法中的K值。K折交叉验证就是帮助我们选择最优的超参数。

红色石头Will·2023-01-07 06:25

机器学习（周志华）第十章降维与度量学习

机器学习》这本书的学习笔记记录学习过程本博客记录Chapter10文章目录1kkk邻近学习2低维嵌入3主成分分析4核化线性降维5流形学习5.1等度量映射5.2局部线性嵌入6度量学习1kkk邻近学习kkk近邻

YJY131248·2023-01-05 17:31

国科大《模式识别》课程总结

高斯密度下的判别函数：1.4分类错误率：1.5离散变量贝叶斯决策2、参数估计2.1最大似然估计2.2贝叶斯估计3、半参数方法3.1期望最大化算法（EM）3.2隐马尔可夫模型（HMM）4、非参数方法4.1帕森窗4.2K近邻估计

北山杉林·2023-01-05 14:48

cs231n学习笔记 assignment1 knn

**cs231n学习笔记assignment1knn**线性分类器–K近邻分类器：测试图片与和他相邻最近的K个训练集图片比较，然后将它认为最相似的那个训练集图片的标签赋给这张测试图片。

544_·2023-01-04 11:08

【深度之眼】机器学习实战（二）：分类 —— 手写识别系统【K近邻】

InitialHeart2021·2023-01-04 10:11

人工智能导论实验——KNN

实验结果：实验原理：k近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）是一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。

Recursi·2023-01-04 08:37

分类（六）—— 模型评估与选择

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结六、模型评估与选择构建的分类器总是希望有较好的性能，如何评估分类器性能，需要一些客观的指标进行评判。

shi_jiaye·2023-01-03 12:04

机器学习——分类算法之K近邻+朴素贝叶斯，模型选择与调优

数据预处理——标准化sklearnk-近邻算法API案例——预测入住位置分类问题数据处理k近邻算法相关问题k值取多大？有什么影响？

非零因子·2023-01-02 08:24

机器学习基础（三）——KNN/朴素贝叶斯/交叉验证/网格搜索

文章目录3.K近邻算法（KNN）3.1读取数据信息3.2处理数据3.2.1缩小数据,查询数据筛选3.2.2处理时间的数据3.2.3取出目标值和特征值3.3划分训练集和测试集3.4特征工程（标准化）3.5

Bayesian小孙·2023-01-02 08:23

机器学习转换器与估计器

机器学习转换器与估计器1、sklearn数据集与估计器2、分类栓发-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、决策树与随机森林数据集划分

VEkoing·2023-01-02 08:50

K近邻算法（KNN）

K近邻算法（KNN）思想：用K个最近邻居代表待预测样本KNN算法三要素：K值的选择：KNN分类预测规则KNN回归预测规则KNN算法中“特征标准化”重要性KNN的Python伪代码思想：用K个最近邻居代表待预测样本

企鹅家的北极熊·2022-12-31 12:29

自然语言处理总复习（八）—— 文本分类

Victayria·2022-12-31 08:10

ML 算法总结

K近邻法（K-nearestneighbor,k-NN）是一种基本的分类与回归方法输入：训练数据集输出：实例x所属的类yk值得选择会对k近邻法结果产生重大影响。应用中，k值一般取一个比较小的数值。

自行车�·2022-12-31 06:09

机器学习（ML）（一）——机器学习简介

2、机器学习的数据集：数据集由特征值+目标值3、机器学习的算法分类：监督学习：目标值：类别-分类问题K近邻、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题线性回归，岭回归无监督学习

精分天秤座的mystery·2022-12-31 06:08

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