K-摇臂

K-最近邻算法

K-最近邻是一种超级简单的监督学习算法。它可以应用于分类和回归问题。虽然它是在1950年代引入的，但今天仍在使用。然而如何实现，本文将给出具体描述。
无水先生·2023-09-23 07:27

sklearn调包侠之K-Means

K-Means算法k-均值算法（K-Means算法）是一种典型的无监督机器学习算法，用来解决聚类问题。
罗罗攀·2023-09-20 10:48

Python灰度共生矩阵OpenCV和scikit-image图像特征分析和K-最近邻算法

我们可以通过观察在视觉上区分图像的纹理：图案环空间分布颜色排列和强度下图是一张图像上的纹理图，其分布为50%黑色和50%白色平均值、中值、标准差等统计计算将无法区分上面的3张图像。上面的三幅图像具有相同的颜色排列和像素强度，但具有不同的空间模式和分布，这些空间模式和分布无法通过平均值、中值或标准差等统计计算来识别，因此灰度共生矩阵(GLCM)为了解决这个问题而出现。灰度共生矩阵（GLCM）是图像纹
亚图跨际·2023-09-18 07:50

机器学习——入门

机器学习算法分类：监督学习：目标值是类别->分类问题k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归目标值是连续型的数据->回归问题线性回归、岭回归无监督学习：没有目标值->无监督学习聚类
王王仙贝~·2023-09-16 04:02

k-邻近算法

k-邻近算法概述1.1概论概述k-近邻（kNN,k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法简单来说，，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。
Pang_ling·2023-09-16 03:08

数据科学（机器学习:k-近邻算法）

k-近邻法简介k近邻法(k-nearestneighbor,k-NN)是1967年由CoverT和HartP提出的一种基本分类与回归方法。
GHope·2023-09-16 02:54

身边的平凡人

女人刚把西瓜清空，一个身穿黄色条纹褂子、戴着黄色安全帽的大汉便坐上了三轮车，动了动车摇臂，试图把车开走。女人没有理会，只是随手拿了一个筐，走到一辆小客车后面，麻利地把红通通的油桃收进筐里。
岁月不饶人老不正经·2023-09-15 19:40

week10 K-最近邻算法和最小错误概率的分类

KNN（K-nearestneighbor）又称K-最近邻，它是通过新的点与已知点之间的坐标关系来进行分类。我们计算新的点与这堆已知的点的欧式
吃醋不吃辣的雷儿·2023-09-14 16:53

机器学习之K-Means聚类算法

K-Means（K-均值）聚类算法k-Means算法k-Means术语K-Means工作流程K-Means的评价标准K均值算法K均值算法相关API：图像量化均值漂移算法凝聚层次算法k-Means算法聚类是一种无监督的学习
心灵在路上·2023-09-14 00:03

机器学习第九章K-均值聚类算法

利用K-均值聚类算法对未标注数据分组文章目录利用K-均值聚类算法对未标注数据分组基本术语K-均值聚类算法实现对地理坐标做聚类小结基本术语聚类：一种无监督学习方式，相较于有监督学习方式需要使用带有标签的数据来指导模型进行学习
极恶狒狒·2023-09-13 18:22

特征预处理,K-紧邻API

特征工程，特征预处理就是通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程特征的单位或者大小相差较大，或者某特征的方差比其他特征要打出几个数量级，容易影响（支配的结果），使得一些算法无法学习到其他的特征特征预处理APIfromsklearnimportdatasets#引入数据集,sklearn包含众多数据集fromsklearn.datasets.samples_generatori
枭玉龙·2023-09-12 20:06

Python实现k-近邻算法案例学习

k-近邻算法（K-NearestNeighbouralgorithm），又称KNN算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没
凝梦成丝·2023-09-12 05:54

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，它可以将数据集分成K个簇，每个簇内部的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点应尽可能不同。
超级大超越·2023-09-11 07:22

机器学习-k-近邻算法

k-近邻算法一、k-近邻算法概述1.1使用python导入数据1.2从文本文件中解析数据二、使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果2.1准备数据2.2数据预处理2.3分析数据2.4测试算法2.5使用算法三
南阳北海·2023-09-08 04:51

k路归并 O(nlogk)

设计和实现一个有效的分治算法解决k-路合并操作问题，并分析时间复杂度。
你猪头啊·2023-09-05 22:08

分类算法系列⑥：随机森林

主页：@逐梦苍穹⭐分类算法系列①：初识概念⭐分类算法系列②：KNN(K-近邻)算法
逐梦苍穹·2023-09-05 04:08

11 模型选择 + 过拟合和欠拟合

训练集：用于训练权重参数验证集：用来调参，评价模型的好坏，选择合适的超参数测试集：只用一次，检验泛化性能，实际场景下的数据非大数据集通常使用K-折交叉验证K-折交叉验证一个数据集分成K份，每次拿出1份做验证集
Spielberg_1·2023-09-03 01:06

基于Django 框架搭建的机器学习在线平台源代码+数据库，实现KNN、ID3、C4.5、SVM、朴素贝叶斯、BP神经网络等算法及流程管理

结果展示（Kmeans）：完整代码下载地址：基于Django框架搭建的机器学习在线平台源代码+数据库python机器学习之K-邻近算法@简单的理解：[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
云哲-吉吉2021·2023-09-01 15:48

无涯教程-聚类算法 - K-Means

K-均值聚类算法计算质心并进行迭代，直到找到最佳质心为止，它假定群集的数目是已知的，它也称为扁平聚类算法。通过算法从数据中识别出的簇数以K均值中的"K"表示。
Hi无涯教程·2023-09-01 08:52

滕滕每日PHAIO 2022年10月22号（第286天）专注自己有梦的一天即时精彩一生的缩影

2、回复面试情况可录取3、将专业课资料进行整理发送4、专业课教师联系周末愉快5、医学类学生打电话询问上课时间和后期规划6、专业课考试大纲整理7、录制公开课联系老师录制（场地布置）H-健康：️运动5公里K-
奋力奔跑人·2023-08-31 23:13

ModaHub魔搭社区：向量数据库Zilliz Cloud的ANN 搜索教程

目录HNSW：图索引算法ANNOY：树索引算法LSH：哈希索引算法DiskANN：基于Vamana图的磁盘索引算法通过k-最近邻（kNN）搜索可以找到一个查询向量的k个最近向量。
LCHub低代码社区·2023-08-31 09:54

分类算法系列②：KNN算法

目录KNN算法1、简介2、原理分析数学原理相关公式及其过程分析距离度量k值选择分类决策规则3、API4、⭐案例实践4.1、分析4.2、代码5、K-近邻算法总结作者介绍：准大三网络工程专业在读，努力学习Java
逐梦苍穹·2023-08-31 08:07

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据分成K个不同的类别。该算法将每个数据点都视为一个向量，并通过计算各数据点之间的距离来确定它们所属的类别。
飞翔的佩奇·2023-08-31 05:15

最短路（Floyd、Dijkstra、Bellman-Ford、队列优化的Bellman-Ford）

Bellman-FordBellman-Ford的队列优化最短路算法对比多源最短路Floyd-Warshall思路：如果要让任意两点i、j之间的距离变短，只能引入第三个点k，通过这个顶点k中转即i->k-
hongiii·2023-08-30 21:08

402. 移掉 K 位数字

stringnum,intk){vectorstk;for(auto&digit:num){while(stk.size()>0&&stk.back()>digit&&k){stk.pop_back();k-
INGNIGHT·2023-08-30 06:55

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种广泛使用的无监督学习算法，它可以将一组数据分成K个簇，每个簇包含最接近的K个数据点。其基本思想是找到K个中心点，并将数据点分配到这些中心点附近的簇中。
BigData_001_Lz·2023-08-29 09:50

机器学习——KNN算法

1、：前提知识KNN算法是机器学习算法中用于分类或者回归的算法，KNN全称为Knearestneighbour（又称为K-近邻算法）原理：K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。
疋瓞·2023-08-28 16:38

K-Means（K-均值）聚类算法

目录K-Means算法K-Means术语K值如何确定K-Means场景美国总统大选摇争取摆选民电商平台用户分层给亚洲球队做聚类编辑其他场景K-Means工作流程K-Means开发流程K-Means的评价标准K-Means算法对于n个样本点来说，根据距离公式（如欧式距离）去计算它们的远近，距离越近越相似。按照这样的规则，我们把它们划分到K个类别中，让每个类别中的样本点都是最相似的。优点:属于无监督学
数据与后端架构提升之路·2023-08-28 15:28

算法随笔：Floyd

当从子图1~k-
bughunter-·2023-08-27 11:55

基于实例的学习方法

基于实例的学习方法动机基本概念基于实例的学习基于实例的概念表示1.最近邻最近邻的例子理论结果最近邻（1-NN）:解释问题K-近邻(KNN)KNN讨论1：距离度量KNN讨论2：属性KNN:属性归一化KNN
lov_vol·2023-08-27 06:10

k-近邻算法概述,k-means与k-NN的区别对比

目录k-近邻算法概述k-近邻算法细节k值的选取分类器的决策k-means与k-NN的区别对比k-近邻算法概述k近邻（k-nearestneighbor,k-NN）算法由Cover和Hart于1968年提出
ZhangJiQun&MXP·2023-08-26 08:43

利用K-均值聚类算法对未标注数据分组（一）

K-均值（K-means）聚类算法，可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。K-means聚类算法实现K-均值是发现给定数据集的k个簇的算法，k由用户给定。
RossH·2023-08-25 02:29

k-近邻算法

1k-近邻算法概述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-近邻算法优点精度高、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、标称型。
yuanjyyyy·2023-08-25 01:23

湘潭大学 湘大 XTU OJ 1325 K-Good Number 题解（非常详细）

如果其中1比0多k个，我们称其为k-好数现在给你一个整数，请计算它的k。输入第一行一个整数T(1≤T≤10000)，表示样例的个数。以后的每行一个整数x(0≤x≤109)。输出每行输出一个样例的结果。
田梓燊·2023-08-24 21:43

1894. 找到需要补充粉笔的学生编号

]chalk,intk){longsum=0;for(Integeri:chalk){sum+=i;}k=(int)(k%sum);intstart=0;while(k>=chalk[start]){k-
总得为点啥·2023-08-23 06:39

机器学习实战训练营视频教程+资料+课件

─00第一周：绪论和准备│ziliao2.docx│【《机器学习实战》训练营】——绪论.mp4│资料3.docx│资料.pdf│├─01第一周：学习k-近邻算法│kecheng.pdf│资料.docx│
globals_11de·2023-08-23 01:15

【机器学习】分类算法 - KNN算法（K-近邻算法）KNeighborsClassifier

「作者主页」：士别三日wyx「作者简介」：CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：零基础快速入门人工智能《机器学习入门到精通》K-近邻算法1、什么是K-近邻算法
士别三日wyx·2023-08-22 14:47

python数据结构和算法

python数据结构和算法参考python图解算法选择/快速排序哈希表广度优先搜索算法迪杰斯特拉算法贪婪算法动态规划K-邻近算法计算机科学是解决问题的研究。计算机科学使用抽象作为表示过程和数据的工具。
蟕初的梦想·2023-08-17 08:17

机器学习基础之《分类算法（2）—K-近邻算法》

一、K-近邻算法(KNN)1、定义KNNK：就是一个自然数N：nearest，最近的N：neighbourhood，邻居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
csj50·2023-08-16 17:41

Vim快捷键 - Vim Cheat Sheet

//vim.rtorr.com/lang/zh_cn全局:h[elp]关键字-打开关键字帮助:sav[eas]文件名-另存为:clo[se]-关闭当前窗口:ter[minal]-打开一个shell窗口K-
ccOCONuTT·2023-08-16 14:28

华为OD机试真题-优雅子数组（C++ Java Python）

目录题目内容题目解释解题思路题目图解Java代码Python代码C++代码题目内容如果一个数组中出现次数最多的元素出现大于等于K次，被称为K-优雅数组，k也可以被称为优雅阈值。
AlgorithmHero·2023-08-15 04:19

华为OD机试真题-优雅子数组Python实现【2023.Q1】

题目内容如果一个数组中出现次数最多的元素出现大于等于K次，被称为K-优雅数组，k也可以被称为优雅阈值。
AlgorithmHero·2023-08-15 04:13

floyd 算法模板详解(适合新手)

假设n为节点个数d[i][j]为从i到j的最小距离为d[i][j],INF为无穷大;先对floyd做初始化:for(inti=1;ij其中走过的节点包括k看为从i->k+从k->j;经过上述分析我们的代码变为
啥也不会hh·2023-08-14 20:04

KNN分类器、神经网络原理基础与代码实现

惰性学习将训练数据建模过程推迟到需要对样本分类时（直观理解：死记硬背，记住所有的训练数据，仅仅当记录的属性值与一个训练记录完全匹配才与它分类）实例：knn分类器最近邻使用“最近”的k个点（最近邻）进行分类k-
牛哥带你学代码·2023-08-14 08:29

机器学习--连载（4）----监督学习

接着开始监督学习的算法监督学习中主要的算法模型：K—近邻算法（k-NearestNeighbor）决策树（DecisionTree）朴素贝叶斯（NaiveBayes）逻辑回归（LogisticRegression）1.近邻算法K-
小小毛同学·2023-08-14 08:28

虚幻四 如何将场景中的Mesh显示在UI/UMG中(SceneCapture2D))

打开角色蓝图(ThirdPersonCharacter)，添加一个组件SceneCaptureComponent2DComponent(场景捕捉2d，你可以想象成一个摄像机组件)，把他作为摄像机摇臂的组件
92c5d7b45a71·2023-08-12 22:27

警惕“特征工程”中的陷阱

举个简单的例子，一个K-近邻算法的输入数据有两个特征{X_1,X_2}，
tianyi6677·2023-08-10 11:46

为什么有的人并不用验证集，只用训练集和测试集，他们不需要调超参数吗？

在这种情况下，他们可能会选择使用交叉验证（如k-折交叉验证）方法来调整超参数，而不是划分出一个单独的验证集。使用预设的超参数：有时候，他们可能会选择使用
AlphaFinance·2023-08-10 09:27

1706. 球会落何处；875. 爱吃香蕉的珂珂；1914. 循环轮转矩阵

875.爱吃香蕉的珂珂核心思想：思想比较简单，二分法，去枚举能够吃完香蕉的速度，当速度为k的时候能吃完，那么速度为k+1的时候肯定也能吃完，速度为k吃不完，那么速度为k-
igang of rebirth·2023-08-10 00:16

数据挖掘十大经典算法之K最近邻算法

数据挖掘十大经典算法之K最近邻算法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。
数据分析技术·2023-08-09 06:47
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