K-摇臂第12页

Python机器学习--K-近邻之手写数字识别（mnist数据集）

项目内容：用K-近邻算法，对Mnist数据集完成手写数字的识别主要内容：读取Mnist数据集获取图片数据的函数读取标签数据的函数分类函数classify0测试代码第三方库：numpy、matplotlib

羽丶千落·2023-01-13 08:00

K-邻近算法

K-邻近算法K-邻近算法概述手写KNN算法示例：使用K-邻近算法改进约会网站的配对效果示例：手写识别系统K-邻近算法概述KNN采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

Jason Avicii·2023-01-12 16:49

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

16种常用的数据分析方法汇总

常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下

doc_俞·2023-01-11 18:01

机器学习--聚类算法（无监督学习）--K-Menas/BIRCH/CURE/DBSCAN/MDCA算法理论

聚类的概念2聚类算法的评价指标1）轮廓系数（无需目标属性的评价指标）二基于划分的聚类算法（K-Means）1K-Means算法1）算法流程2）算法的优缺点2K-Means算法的优化算法1）K-Medioms（K-

我是疯子喽·2023-01-11 18:14

数据挖掘--“聚类”详解、K-means、K-平均值算法、K均值算法

一.什么是聚类二.聚类步骤三.聚类算法有哪些1层次聚类算法2划分聚类算法3基于密度的聚类算法4基于网格的聚类算法5基于模型的聚类算法一.什么是聚类？物以类聚，人以群分，聚类分析是一种重要的多变量统计方法。聚类分析最早起源于分类学，最初，人们依靠经验将一类事件的集合分为若干子集。随着科技的发展，人们将数学工具引入分类学，聚类算法便被细化归入数值分类学领域。后来，信息技术快速发展，新数据的出现呈井喷趋

楊建业·2023-01-11 17:32

3、k - 最近邻分类器及使用验证集取得超参数

3、k-最近邻分类器注意到了吗，前面我们做一个预测时，只使用最近的图像的标签。事实上，通过使用所谓的k-最近邻分类器可以做得更好。

qxdx.org·2023-01-11 02:25

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

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

·2023-01-10 22:49

决策树

那么它与之前讲过的k-近邻算法比起来，有什么优势呢？第一，k-近邻算法的时间复杂度高，执行效率比较低，但是决策树的时间复杂度不高。

NovenBae·2023-01-10 18:48

K-近邻算法案例——facebook签到位置预测

目录学习目标一开发环境二项目介绍2.1数据集介绍三步骤分析四运行结果学习目标通过Facebook位置预测案例熟练掌握KNN算法一开发环境首先来看看我的开发环境，用的东西还是比较简单的：作者：嘟粥yyds时间：2023年01月01日集成开发工具：PyCharm2021.1.3集成开发环境：python3.10.6第三方模块：pandas、train_test_split、GridSearchCV、S

嘟粥yyds·2023-01-10 16:02

聚类分析

根据邵俊明老师的课件整理而成聚类分析ClusterAnalysis聚类分析的作用聚类分析的目的聚类算法划分方法partitioningmethodK-Means算法K-中心点算法层次的方法hierarchicalmethodAGNES

纫秋兰以为佩·2023-01-10 10:17

《机器学习实战》chapter02 K-近邻算法（KNN）

2.2示例：使用K-近邻算法改进约会网站的配结果收集数据：提供文本文件准备数据：使用Python解析文本文件（文本转numpy矩阵、归一化数据等）分析数据：使用Matplotlib画二维扩散图训练算法：

君只见独不见·2023-01-09 19:52

【PCL自学:Feature3】PFH点特征直方图的概念和使用 (持续更新)

随着点特征的研究不断深入，利用点周围的邻近点估计表面法向和曲率的基本操作逐渐被点特征直方图取代，虽然表面法向和曲率的估计速度很快，但是他们缺失了很多细节，因为它们仅用很少的值近似一个点的k-邻域的几何形状

斯坦福的兔子·2023-01-09 13:55

【机器学习】K-近邻算法

目录一、k-近邻算法k-近邻算法概述k-近邻算法一般流程K-近邻算法步骤点距离的计算K值选取二、K-近邻算法实现三、小结K-近邻算法优缺点一、k-近邻算法k-近邻算法概述采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类

我喝水不塞牙·2023-01-09 12:48

卷积层、卷积层里的填充和步幅

结论：非大数据集上通常使用k-折交叉验证。权重衰退通过L2正则项使得模型参数不会过大，从而控制模型复杂度。正则项权重是控制模型复杂度的超参数。让训练更稳定的方法：让梯度在合理的范围将乘法变加法。归一化

暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-09 06:48

python交叉验证结合线性回归_Python机器学习之交叉验证

常用的交叉验证方法有：简单交叉验证(HoldOut检验，例如train_test_split)、k折交叉验证(例如KFold)、自助法kfold是将数据集划分为K-折，只是划分数据集；cross_val_score

weixin_39821330·2023-01-08 17:08

机器学习实战教程(13篇)

机器学习实战教程（一）：K-近邻算法（史诗级干货长文）https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_1_knn.html机器学习实战教程（二）：决策树基础篇之让我们从相亲说起

M_Q_T·2023-01-07 19:01

机器学习 scikit-learn 算法分类

机器学习scikit-learn算法分类监督学习（预测）分类(目标值离散型)k-近邻算法贝叶斯分类决策树与随机森林逻辑回归神经网络回归(目标值连续型)线性回归岭回归标注隐马尔可夫模型无监督学习聚类k-means

路和远方·2023-01-07 06:19

机器学习实战k-近邻算法(kNN)应用之改进婚恋网站配对效果代码解

一.背景简要说明问题背景不再详细赘述了，《机器学习实战》中有详细介绍，利用KNN想做的就是训练出一个分类器，能根据对方的一些特征判断他（她）对你的吸引程度，是不喜欢，还是一般喜欢，还是很喜欢。以此改进约会配对效果。二.模块代码及注释fromnumpyimport*importoperator#样本数据集创建函数defcreatDataSet():dataSet=array([[1.0,1.1],[

SCUT_Arucee·2023-01-06 13:57

干货 | 非常全面的谱聚类算法原理总结

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达谱聚类算法是目前最流行的聚类算法之一，其性能及适用场景优于传统的聚类算法如k-均值算法，本文对谱聚类算法进行了详细总结，内容主要参考论文

小白学视觉·2023-01-05 21:22

基于Python的K-means算法及案例

算法简介k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。

小游园·2023-01-05 21:21

KNN算法的Python实现并用于手写数字识别

一、原理和算法K-近邻(k-NearestNeighbor，KNN)是分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

黄桃罐头_hhh·2023-01-05 12:03

CS231n KNN笔记

CS231nKNN笔记文章目录CS231nKNN笔记1.参考课程笔记翻译2.笔记内容摘录2.1.最近邻和K-近邻思想简述2.2准确率2.3.

Cc1924·2023-01-04 11:36

机器学习课后题——聚类

答：原型聚类：代表算法：K-means、K-中心点、高斯混合聚类密度聚类：代表算法：DBSCAN、OPTICS、CURE层次聚类：代表算法：HAC、BIRCH、DIANA9.2Kmeans初始类簇中心点的如何选取

Yuetianw·2023-01-04 08:57

通过成绩来做人员分类 by K-均值聚类

K-均值聚类算法聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，类似全自动分类。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类是每个类别簇都是采用簇中所含值的均值计算而成。

i see the future·2023-01-03 10:47

机器学习——分类算法之K近邻+朴素贝叶斯，模型选择与调优

目录K-近邻算法定义如何求距离？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

Chapter 4 k-近邻算法与朴素贝叶斯

k-近邻算法k-近邻定义定义：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)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。

桑之未落0208·2023-01-02 08:21

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

RapidMiner介绍与实践（三）K-Means

K-Means算法基本理解K-Means又称K-平均数，计算标准为距离平均数。计算过程如下。之前，非常机缘巧合看到有关K-Means算法可视化的程序。感觉对算法的理解有所

跌娣·2023-01-01 04:44

机器学习实战 | 第2章 k-临近算法

以下代码全部基于python3一、k-临近算法概述工作原理：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（即我们知道样本中每一数据与所属分类的对应关系）。

小沈同学_·2022-12-31 17:23

机器学习十大算法实现python代码汇总

LogisticRegression)三、决策树(DecisionTree)四、支持向量机算法(SupportVectorMachine,SVM)五、K邻近算法（K-NearestNeighbors，KNN）六、K-

bigdata_pokison·2022-12-31 06:33

机器学习 | 机器学习100天(5) --- k-近邻算法(k-NN)

机器学习100天系列学习笔记基于机器学习100天(中文翻译版),机器学习100天(英文原版）所有代码使用iPythonNotebook实现完整代码目录实验综述数据集1.数据预处理2.使用k-NN对训练集进行训练3.对测试集进行预测4.生成混淆矩阵实验综述数据集1.数据预处理'''1.导入相关库'''importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.py

CoreJT·2022-12-31 01:31

机器学习理论之（4）：模型评估方法，如何评价分类器，如何切分数据集，错误类型，二分类的混淆矩阵，多分类混淆矩阵，baseline & benchmark

randomhandout）留一法（leave-one-out）留一法交叉验证（leave-one-outcrossvalidation）重复随机分段采样（repeatedrandomsubsampling）K-

暖仔会飞·2022-12-31 01:31

sklearn学习笔记11：模型选择与评估

一.交叉验证仍需要测试集做最后的模型评估，但不再需要验证集最基本的方法被称为：k-折交叉验证，将训练集划分为k个较小的集合，每一个k折都会遵循下面的过程：将k-1份训练集子集作为训练集训练模型将剩余的1

奔跑的蜗牛君666·2022-12-30 09:37

Pytorch多分类问题学习09笔记

函数:多分类问题需要一个特定的激活函数，可以满足两个条件*$p_i\geq1$*$\sump_i=1$*softmax函数定义式:$P(y=i)=\frac{e^{z_i}}{\sum_{j=0}^{K-

赛马丸子·2022-12-30 08:48

【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战（附源码和数据集）

训练数据的划分可以采用保持法，也可以采用K-折交叉验证法。超参数调优的试验

showswoller·2022-12-30 08:19

DS&ML_特征工程笔记

sgyzetrov·2022-12-29 22:13

python多维数据聚类可视化_基于python3的可视化数据聚类系统（k-means算法和k-中心点算法）...

读取到的文件如下图所示：数据聚类系统读取文件数据聚类系统导入文件2)设置簇的个数，这里设置成2，并选择K-means聚类算法，显示的结果如下图：数据聚类系统运行K-means聚类算法3)设置簇的个数，这里设置成2，并选择K-

weixin_39990029·2022-12-29 13:24

传统机器学习

、偏差与方差线性模型线性回归、逻辑回归决策树信息增益、剪枝、C4.5神经网络SVM对偶问题、核方法贝叶斯分类器极大似然估计、EM算法集成学习boosting、bagging与随机森林、深度森林聚类降维k-

Alchemist Notes·2022-12-29 12:43

人工智能传统机器学习

数据集的构成：特征值+目标值（对于每行数据可以称之为样本，有些数据集可以没有目标值）二.机器学习算法分类监督学习：目标值：类别--分类问题算法：k-近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归目标值

ZSup{A}·2022-12-29 12:11

传统机器学习介绍

1.1K-近邻算法(KNN)介绍K-近邻算法是一种惰性学习模型(lazylearning)，也称为基于实例学习模型，这与**勤奋学习模型(eagerlearning)**不一样。

习习维谷·2022-12-29 12:40

机器学习——K-近邻算法（KNN（k-nearest neighbor算法)）

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）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。核心思想：根据“邻居”来推测出你的类别。关于K的取值：过小：容易受到异常点的影响过大：会受到样本不均衡的影响特点：优点：简单，易于理解，无需训练缺点：对测试样本分类时计算量大，内存开销大必须指定K值，K值选择会影响分类精度使用场景：小数据场景一些函数用法train_test_sp

小唐致力于摸鱼·2022-12-29 03:24

深度学习中的过拟合&欠拟合

如何防止过拟合：1：交叉验证（K-折验证）将数据拆分为K份交叉验证允许调整超参数，性能是所有值的平均值。该方法计算成本较高，但不会浪费太多数据。增加训练数据用更多相关数据训练模型有助于更好地识别

无能者狂怒·2022-12-28 02:19

深度学习之模型选择，过拟合和欠拟合

模型在训练数据上的误差泛化误差：模型在新数据上的误差验证数据集和测试数据集验证数据集：一个用来评估模型好坏的数据集例如拿出50%的训练数据不要跟训练数据混在一起（常犯错误）测试数据集：只用一次的数据集K-

Summerke123·2022-12-28 02:36

机器学习matlab代码整理--非神经网络学习器

支持向量机k-近邻线性判别分析随机森林RSSBaggingBoosting逻辑回归朴素贝叶斯程序包链接：https://pan.baidu.com/s/1M_lzlJ5LqyGY96KTAYDakw提取码

25岁的学习随笔·2022-12-27 22:09

【数据挖掘】第8章聚类分析: 基本概念和算法

8聚类分析:基本概念和算法目录一、聚类分析概述1）什么是聚类分析2）不同的簇类型3）聚类算法的分类二、K-均值聚类算法1）基本K均值算法2）k-中心点聚类方法三、凝聚层次聚类1）基本的凝聚层次聚类算法2

Little-BingoQ·2022-12-27 21:17

【机器学习】KNN 算法介绍

KNN的关键1.距离计算1.闵可夫斯基距离2.曼哈顿距离3.欧氏距离4.切比雪夫距离5.余弦距离总结2.K值选择四、KNN的改进：KDTree五、KNN回归算法参考链接一、KNN简介KNN算法，或者称k-

想变厉害的大白菜·2022-12-27 09:00

《机器学习实战2》

2017.2.28第二章《k-近邻算法》思维导图：1、基本算法原理简单地说，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。优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。

祚儿疯·2022-12-27 07:44

K-近邻算法（二）：案例实践_海伦约会案例

海伦约会数据预测介绍案例介绍案例步骤代码部分包模块距离计算函数数据准备分析数据数据归一化处理测试分类器总结介绍上一篇我们已经初步接触到了K-近邻算法，这次我们用一个案例来进一步加深我们对算法的理解以及数据准备过程中

漫步码生·2022-12-27 07:44

机器学习实战书-第二章K-近邻算法笔记

一、K-近邻算法概述--------->K-近邻算

bajiong1328·2022-12-27 07:13

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