K-摇臂

ML 无监督学习 聚类 K-Means

聚类要求k-均值算法(k-means)---基于原型的聚类K-Means算法是
XinY_VV·2023-03-15 12:54

【2021ACM-ICPC亚洲区域赛济南站】C、D、J、K四题超详细题解

K-签到题C-铜牌题J-银牌题D-银牌题其余9题为金牌题。因难
keguaiguai·2023-03-15 11:17

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--KNN(K- Nearest Neighbor)

1、KNN（K-NearestNeighbor）法-----K最邻近法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。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判
@硬train一发·2023-03-14 07:34

机器学习：朴素贝叶斯模型算法原理（含实战案例）

专栏案例：机器学习机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器学习：基于支持向量机（SVM）进
AOAIYII·2023-03-13 15:13

监督学习和无监督学习

监督学习（supervisedlearning）无监督学习（unsupervisedlearning）监督学习无监督学习标签/目标有无用途分类、回归聚类、密度估计常用算法kNN、决策树、朴素贝叶斯K-均值分类
寒星I·2023-03-13 11:55

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

机器学习算法——K-近邻算法（代码实现手写数字识别）

0、引言，K-近邻算法是一种非常有效的分类算法，它非常有效且易于掌握。原理：K-近邻算法通过计算不同样本之间的距离来分类物品。
零壹博弈·2023-03-13 07:57

Python KNN k-邻近算法 手动实现及分析 分类、回归、糖尿病预测实战

k-邻近算法的原理是，计算待标记的数据样本和数据集中每个样本的距离，取距离最近的k个样本。待标记的数据样本所属的类别
Rp_·2023-03-10 22:04

跟我一起学scikit-learn15：K-近邻算法

KNN（K-NearestNeighbor，K-近邻算法）算法是一种有监督的机器学习算法，可以解决分类问题，也可以解决回归问题。
金字塔下的小蜗牛·2023-03-10 22:03

机器学习2：KNN算法

、使用KNN算法进行分类1.生成已标记的数据集2.模型的选择3.对一个新样本预测4.结果可视化三、示例：糖尿病预测1.加载数据2.模型比较3.模型训练及分析KNN算法一、KNN概述1.KNN算法的原理K-
shi_jiaye·2023-03-10 22:32

k-近邻算法

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier,RadiusNeighborsClassifierfromsklearn.neighborsimportKNeighborsRegressorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_s
u010255214·2023-03-10 22:32

【Scikit-Learn】k-近邻算法实例

现在我们有一个糖尿病数据集(数据集下载地址：www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database)，共有768个样本、8个特征。其中最后列outcome为标记值（0表示没有糖尿病，1表示有糖尿病）。本文首先通过交叉验证来选择模型从3种模型中选择出最优模型KNN，然后绘画出KNN的学习曲线。由于该糖尿病数据集含有8个特征，并不能进行可视化。因此本文选
o(*￣︶￣*)o__小肉松·2023-03-10 22:00

Python KNN K-近邻分类器

knn分类器被认为是一种懒惰的分类方式，他是依据周边邻居的分类做出的决策。寻找最近邻导入数据与包fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.neighborsimportNearestNeighborsfromsklearn.preprocessingimportStandardScaleriris=datasets.load_iris()features=iris.
River Chandler·2023-03-10 22:29

机器学习：学习KMeans算法，了解模型创建、使用模型及模型评价

专栏案例：机器学习机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器
AOAIYII·2023-03-10 22:59

机器学习：基于神经网络对用户评论情感分析预测

专栏案例：机器学习机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器学习：基于支持向量机
AOAIYII·2023-03-10 22:59

数据分析：基于K-近邻(KNN)对Pima人糖尿病预测分析

数据分析：基于K-近邻(KNN)对Pima人糖尿病预测分析作者：AOAIYI作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：AOAIYI首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦
AOAIYII·2023-03-10 22:58

换料说明

此时挤出机会自动从初始位置移动到平台中央，并开始加热挤出机1—2分钟左右（如图），等待喷头温度达到200℃后（按钮变成红底白字状态），点击“继续”4.参考屏幕提示内容，检查挤出机进料口有无残余丝材，如果有，按照屏幕中的指示，一手向下按住摇臂
Bacuu·2023-03-10 19:53

KNN与交叉验证

概念：  简单地说，K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类（k-NearestNeighbor，KNN）。
心中有高数·2023-03-10 15:47

halcon 4种分类器（MLP,SVN,GMM,K-NN）优缺点：

HALCON分类器:1、多层神经网络(MLP)/2、支持向量机(SVM)：一种监督学习的方法，广泛用于统计分类及回归分析；/3、K-最邻近(K-NN)/4高斯混合类型(GMM)4个分类器的主要优势和劣势如下
Day Day Learning·2023-03-09 21:09

机器学习：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测

专栏案例：机器学习机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器学习：基于
AOAIYII·2023-02-28 19:12

机器学习：线性回归分析女性身高与体重之间的关系

专栏案例：机器学习机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器学习：基于支持向量
AOAIYII·2023-02-26 07:29

机器学习：基于主成分分析（PCA）对数据降维

专栏案例：机器学习机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器学习：基于支持向量机
AOAIYII·2023-02-26 07:26

varclus变量聚类对变量有啥要求_「SPSS数据分析」SPSS聚类分析（K-均值聚类）软件操作结果解读...

大家可以回顾一下：《SPSS聚类分析的软件操作与结果解读》《SPSS聚类分析(R型聚类)的软件操作与结果解读》今天我们所讲解的K-均值聚类，则是我们的研究目的明确的知道或者要求分成固定的几类，
weixin_39669701·2023-02-25 14:45

《机器学习实战》知识总结及代码解析（1）K-近邻算法

@《机器学习实战》@K-近邻算法1K-近邻算法（k-NearestNeighbor，KNN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、空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型1.1工作原理存在一个样本数据集合
My Life2022·2023-02-25 07:01

K-近邻算法详解(含算法样例代码实现)

二、K-近邻算法内容1、概念近邻算法就是，先给定一个训练数据集，这个数据集中可能是某类物品的特征及分类，然后给出某个物品的特征，根据训练数据集中的各个物品的特征与这个需要判别分类的物品的“距离”远近，找出距离最近的个
wake D·2023-02-25 07:26

[机器学习实战-kNN算法]约会网站问题和手写数字系统实例

文章目录注：本实验的源代码和测试数据已经上传到git上，链接如下：一、实验目的二、实验内容与设计思想三、实验使用环境四、实验步骤和调试过程4.1通过简单例子理解k-近邻算法4.2分析k-近邻算法在改进约会网站中的应用
Vanish_丶·2023-02-24 07:58

用Python实现文档聚类

对所有剧情简介分词（tokenizing）和词干化（stemming）利用tf-idf将语料库转换为向量空间（vectorspace）计算每个文档间的余弦距离（cosinedistance）用以测量相似度利用k-
普通网友·2023-02-24 07:49

机器学习--K-近邻（KNN）算法

一、简单k-近邻算法本文将从k-近邻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。
柚子一只·2023-02-24 07:19

机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价

机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价文章目录机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价一、实验目的二、实验原理三、实验环境四、实验内容五、实验步骤1.数据读取2.数据理解3.数据准备
AOAIYII·2023-02-24 07:43

【蓝桥杯每日一练】——K-进制数

目录K-进制数题目：输入：输出：例子输入：输出：解析：代码：K-进制数题目：考虑包含N位数字的K-进制数.定义一个数有效,如果其K-进制表示不包含两连续的0.考虑包含N位数字的K-进制数.定义一个数有效
空柠檬·2023-02-23 12:53

Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来"清洗"你的数据步骤建立PLS回归模型PLS的K-折交叉验证PLS
·2023-02-20 22:33

七月

七月文/闫殿才图片发自App入了伏，七月便开始流火小锄挂在廊檐下蒲扇在老屋里轻摇臂膀脆弱的搭不住一件薄衫白毛巾配上旱烟袋惬意在老躺椅上慢慢升腾七月把希望种在田间，沟壑，小山坡种在炕头录音机的老京戏里老壶配新茶
闫殿才·2023-02-17 23:15

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。说它独特，是因为k近邻不像其他模型有损失函数、有优化算法、有训练过程。原理给定一个训练数据集，对于新的输入实例，根据这个实例最近的k个实例所属的类别来决定其属于哪一类。所以相对于其它机器学习模型和算法，k近邻总体上而言是一种非常简单的方法。距离的度量方式找到与该
dingtom·2023-02-17 16:54

KNN（K-近邻）算法

1、概述KNN(K−NearestNeighbor)KNN\left(K-NearestNeighbor\right)KNN(K−NearestNeighbor)是机器学习中最基础的算法之一。既可以用于分类也可以用于回归，KNNKNNKNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。2、实例理解如果k=3k=3k=3，绿色圆点的最近333个邻居是222个红色三角形和111个蓝色正方形，少数服从多数，基
Mr.NeoJeep·2023-02-07 08:52

数据分享|Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN（K-最近邻居）分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23518最近我们被客户要求撰写关于银行拉新活动的研究报告，包括一些图形和统计输出。项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。银行拥有不断增长的客户该银行希望增加借款人（资产客户），开展更多的贷款业务，并通过贷款利息赚取更多利润。因此，银行希望将负债的客户转换为个人贷款客户。（同时保留他们作为存款
·2023-02-07 00:00

《机器学习实战》第一章 机器学习基础

常见机器学习算法监督学习算法无监督学习算法k-近邻算法K-均值线性回归最大期望算法朴素贝叶斯算法DBSCAN局部加权线性回归Parzen窗设计支持向量机Ridge回归决策树Lasso最小回归系数
这菜真辣·2023-02-06 18:18

数据处理的部分方法

①插值拟合作用：主要用于对数据的补全和基本趋势的分析②小波分析，聚类分析（高斯混合聚类，K-均值聚类等）作用：诊断数据异常值，并进行剔除③主成分分析、线性判别分析、局部保留投影等作用：用于多维数据的降维处理
Record growth...·2023-02-06 10:12

数学模型建立常用方法

文章目录前言数据处理插值拟合小波分析，聚类分析（高斯混合聚类，K-均值聚类等）主成分分析，线性判别分析、局部保留投影均值、方差分析、协方差分析等统计方法关联与因果灰色关联分析典型相关分析Superman
大数据界Olu·2023-02-05 18:26

[机器学习导论]——第六课——贝叶斯分类器

贝叶斯分类算法一般生成式贝叶斯分类器公式说明举例说明朴素贝叶斯分类器公式说明举例说明避免0概率问题高斯朴素贝叶斯分类器高斯分布高斯分布参数估计高斯贝叶斯分类器高斯朴素贝叶斯分类器使用朴素高斯的必要性高斯贝叶斯决策面LDA——会考参数估计高斯朴素贝叶斯决策面总结四、K-NN分类算法K-
雨落俊泉·2023-02-05 07:40

《模式识别》学习笔记（二）

目录三、聚类分析（一）、无监督学习与聚类1、聚类分析的过程2、聚类问题的描述（二）、简单聚类方法1、顺序聚类2、谱系聚类1、谱系聚类合并算法2、谱系聚类分裂算法4、K-均值计算（三）聚类检验前言《模式识别
HitStuHan·2023-02-04 07:17

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

动手深度学习-欠拟合和过拟合

目录训练误差和泛化误差K-折交叉验证欠拟合和过拟合模型复杂性数据集大小权重衰减权重衰减简洁实现暂退法（Dropout）从零开始实现Dropout简洁实现参考教程：https://courses.d2l.ai
百分之七.·2023-02-03 14:03

Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来"清洗"你的数据步骤建立PLS回归模型PLS的K-折交叉验证PLS的蒙特卡洛交叉验证（
·2023-02-02 22:43

设备笔记记录

一：杰讯摇臂。1：虚拟GS-180VR。http://www.gension.cn/cpzx_show.aspx?id=3752：CamCranes-3MKIV-WS。不带跟踪。
文德华·2023-02-02 13:22

# 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

CS231n第一次作业_问题1

下面是具体的任务要求：Q1:k-最近邻分类器Q2:训练一个SVMQ3:实现Softmax分类器Q4:实现两层神经网络Q5:更高层次的表达：图像特征Q6:加分：做点其他的接下来一个一个问题的分析并完成代码的编写
木独·2023-02-01 11:52

KNN最近邻算法理解

k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。
桔梗的眼泪·2023-02-01 10:25

StratifiedShuffleSplit实现分层抽样交叉验证

StratifiedShuffleSplit()实现分层抽样交叉验证1.K-折交叉验证法交叉验证通常采用K-折交叉验证法–将训练数据拆分成K份，用其中K-1份进行训练，剩下的一份进行预测，从而检测模型的数据泛化能力
Go~Go~Go~·2023-01-31 07:12

数据处理 | MATLAB实现KNN(K近邻)缺失数据填补

k-最近邻（kNN）这样的算法可以帮助对缺失数据的值进行插补。社会学家和社区研究人员认为，人类之所以生活在一个社区中，是因为邻居们产生了一种安全感、对社区的依恋感以及通过参与
机器学习之心·2023-01-30 15:29
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