K-Nearest

KNN(K-Nearest Neighbor)算法Matlab实现

KNN（K-NearestNeighbor）算法即K最邻近算法，是实现分类器中比较简单易懂的一种分类算法。K临近之所以简单是因为它比较符合人们直观感受，即人们在观察事物，对事物进行分类的时候，人们最容易想到的就是谁离那一类最近谁就属于哪一类，即俗话常说的“近朱者赤，近墨者黑”，人们自然而然地把这种观察方式延伸到数据分类处理领域。K-NN算法就是基于欧几里得距离推断事物类别的一种实现方法。KNN算法
新青年Hans·2020-07-14 21:05

k-Nearest Neighbors（k近邻）

前言–AI发展到现在，各类算法层出不穷，对于想要达到的目标，完成的任务，我们有很多的方法可以选择，而且以实际经验来看用不同的方法会有不同的结果。但是没有免费的午餐定理（nofreelunchtheorem，NFL）告诉我们，在没有实际的背景下，没有哪一种算法比随机胡猜的效果好，所以有的只是基于不同应用背景下的各类算法。kNN基本思想及python实现kNN算是在机器学习中最基础的算法了，其算法核心
上杉翔二·2020-07-14 19:25

k-Nearest Neighbors(KNN)算法—程序和总结篇

下面是python3.4代码，我修改过。是根据《machinelearninginaction》中第二章的算法改变的。fromnumpyimport*importoperatorfromosimportlistdirdeffile2matrix(filename):fr=open(filename)numberOfLines=len(fr.readlines())returnMat=zeros((
日晞Pisces·2020-07-14 16:52

k-NN(k-Nearest Neighbors) k临近算法

k-NN(k-NearestNeighbors)k临近算法算法介绍简介优点缺点应用公式二维欧拉距离三维欧拉距离高维欧拉距离实现代码KNN实现代码模拟scikit-learn实现代码scikit-learn中使用KNN算法算法介绍简介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。KNN方法在类别决策上仅仅依据最邻近的一个或者几
BrandoLv·2020-07-14 14:07

我的人工智能之旅——近邻算法KNN（K-Nearest Neighbor）

在图像识别中，图像分类是首要工作。因为需要将不同类型的图像先进行排除。近邻算法是最简单的算法之一，但由于其弊端的存在，本篇只做了解性的简单介绍，K近邻算法的实质将测试图片在已经分类好的，具有不同标签的训练数据图片中，找到K张最相似的图片，进而根据K张图片中类型的比例大小，推断图片类型。判断图片的相似程度，就需要用到距离算法。我们知道，图片的电子存在形式是多维的矩阵数据，不同的维度代表区域（高，宽）
breakloop·2020-07-14 09:47

k-Nearest Neighbor algorithm

写道[KNN算法的决策过程]KNN算法的决策过程k-NearestNeighboralgorithm右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，
iteye_8075·2020-07-14 01:47

K近邻法（k-nearest neighbor, KNN）

K近邻法（k-nearestneighbor,KNN）是一种基本分类和回归算法。对于分类问题，其输入为样本的特征向量，输出为样本的类别，可以是多类别；对于回归问题，输出是一个实值。分类时，对于新的无label实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。k值的选择、距离度量以及分类决策规则是k近邻法的三要素。一、距离度量常用的距离有：欧氏距离：L2(xi,xj)=∑i=1m∣
IvyYin·2020-07-13 13:26

Supervised Learning 001: k-Nearest Neighbor - What is kNN?

Whatisk-NearestNeighbors(kNN)?Itisclassifyingwithdistancemeasurements.基于距离计算的分类方式。Wehaveanexistingsetofexampledata,wecallittrainingset.Allofthesedatahavecategory/classlabelsoitmeansweknowwhatclass/cat
边城量子96·2020-07-10 09:22

Image Classification: Data-driven Approach, k-Nearest Neighbor, train/val/test splits

原文地址：http://cs231n.github.io/classification/############################################################################33这是一篇入门级的文章，为了向计算机视觉专业外的学生介绍图像识别问题以及数据驱动方法。内容如下：１．图像分类，数据驱动方法，算法流程介绍２．最近邻分类器/k-
编号1993·2020-07-10 04:17

背景减除算法之K-Nearest(KNN)和Mixture of Gaussians(MOG2)

Python版本：3.5.2，Opencv版本：3.2.0，网上安装教程很多，在此不再赘述MOG2算法，即高斯混合模型分离算法，是MOG的改进算法。它基于Z.Zivkovic发布的两篇论文，即2004年发布的“ImprovedadaptiveGausianmixturemodelforbackgroundsubtraction”和2006年发布的“EfficientAdaptiveDensityE
leaeason·2020-07-07 13:26

算法学习笔记：KNN（K-Nearest Neighbor）

KNN：K最近邻算法，K-NearestNeighbor，是早期的基于统计的有监督分类方法。举个例子：小明有10个朋友，这10个朋友的学习成绩有好有差（“好、中、差”），小明跟这10个朋友的关系也有亲疏；现在已知小明最好的5个朋友中有4个都是成绩好的，那么可以推断小明的成绩也是好的。KNN算法的思想大致就是这么个意思，即“近朱者赤，近墨者黑”。TrainingData：10个朋友的记录（可能有姓名
xiaozhimonica·2020-06-30 01:01

[Data Mining] kNN: k-nearest neighbor classification

最近在跟着赖博做一个图片配诗的小pro，需要用到kNN算法。先转一篇左耳朵兔子的一篇文章KNearestNeighbor算法k-Means算法，主要用来聚类，将相同类别的样本点聚为同一类。kNN算法，主要用来归类，给定一个待分类的样本点，通过计算样本空间中与自己最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类。所以这里一个待分类的样本点的类别主要由最近的K个样本中最多的类别，下面这个图是经典的图，说
周大侠·2020-06-29 18:35

K近邻算法（k-nearest neighbor，KNN）

K近邻算法（k-nearestneighbor，KNN）经过一周昏天黑地的加班之后，终于到了周末，又感觉到生活如此美好，遂提笔写一写KNN，这个也许是机器学习众多算法中思想最为简单直白的算法了，其分类思想，总结起来就一句话：近朱者赤，近墨者黑。当然，KNN也可以用于回归任务，在回归任务中，采用“平均法”，即把离预测样本最近的K个样本的label（连续值）取平均作为预测结果，也可以根据距离远近进行加
天泽28·2020-06-27 03:06

K最近邻算法-k-nearest neighbors algorithm

K最近邻算法(k-nearestneighborsalgorithm)WIKIInpatternrecognition,thek-nearestneighborsalgorithm(k-NN)isanon-parametricmethodusedforclassificationandregression.[1]Inbothcases,theinputconsistsofthekclosesttr
emmmxuan·2020-06-25 10:31

k-近邻算法(k-nearest neighbor)

文章目录1.原理2.距离计算3.算法过程4.K值得选择5.优缺点6.k近邻的实现：kd树7.代码7.1.原理的实现7.2.sklearn的实现8.代码和数据9.参考1.原理给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数实例属于某个类别，就把这个输入实例分为这个类。算法：输入：训练数据T=(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),...,(x(
shelley__huang·2020-06-25 03:04

关于KNN（K-nearest neighbor） K-近邻算法

KNN算法的内容是：通过计算不同样本之间的距离进行分类。然后它的分类依据是：对新样本，当与特征空间中有K个最相似（最邻近）的已知样本那么就划分为一类，然后这个新的样本就归属为这一类。前面我们说过KNN是通过计算不同样本之间的距离进行分类，那这个距离就是我们生活中经常提及的两点之间的距离D=(x−x0)2+(y−y0)2\D=\sqrt{(x-x_0)^2+(y-y_0)^2}D=(x−x0)2+(
李白不爱喝酒·2020-06-24 15:41

K-Nearest Neighbor(KNN) 最邻近分类算法及Python实现方式

K-NearestNeighbor最邻近分类算法：简称KNN，最简单的机器学习算法之一，核心思想俗称“随大流”。是一种分类算法，基于实例的学习（instance-basedlearning）和懒惰学习（lazylearning）。懒惰学习：指的是在训练是仅仅是保存样本集的信息，直到测试样本到达是才进行分类决策。核心想法：在距离空间里，如果一个样本的最接近的k个邻居里，绝大多数属于某个类别，则该样本
傲慢灬·2020-06-23 21:29

KNN(K-Nearest Neighbor)分类算法原理

https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/718911261.什么是看KNN算法？最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了
薄荷微光少年梦·2020-06-22 22:54

推荐系统相关算法(2)：k-nearest neighbor

1.kNN1.1基本的kNN模型kNN(k-nearestneighbor)的思想简单来说就是，要评价一个未知的东西U，只需找k个与U相似的已知的东西，并通过k个已知的，对U进行评价。假如要预测风炎君对一部电影M的评分，根据kNN的思想，我们可以先找出k个与风炎君相似的，并且对M进行过评分的用户，然后再用这k个用户的评分预测风炎君对M的评分。又或者先找出k个与M相似的，并且风炎君评价过的电影，然后
YZW0123900·2020-06-22 09:59

一、K -近邻算法（KNN：k-Nearest Neighbors）

一、K-近邻算法（KNN：k-NearestNeighbors）算法基本思想：物以类聚，人以群分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。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中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数据（最相邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20
沈波·2020-06-22 01:50

K近邻(k-nearest neighbor, k-NN)算法笔记(二)-scikit-learn

写在前面的话：哈喽，大家早安、午安、晚安喽，欢迎大家指点，也希望我的内容可以温暖、帮助同在学习路上的人们~正文开始~~今天主要是学习一个机器学习非常强大的开源框架-Scikit-Learn，这个框架的入门可以查看莫烦视频莫烦ScikitlearnandPython优雅学会机器学习这个视频浅显易懂，期待新作，谢谢。然后，着重学习并且学会利用scikit-learn的官网文档scikit-learn官
keepStriving·2020-04-11 20:07

K-近邻算法： k-nearest neighbor classification (kNN) 详细介绍

@创建于：2020.04.09@修改于：2020.04.09文章目录1、kNN介绍2、k近邻法的三要素详解2.1距离度量2.2k值的选择2.3分类决策规则3、k近邻法的实现：kd树4、Python实现过程5、优缺点6、常见问题1、kNN介绍kNN是一个基本而简单的分类算法，作为监督学习，那么KNN模型需要的是有标签的训练数据，对于新样本的类别由与新样本距离最近的k个训练样本点按照分类决策规则决定。
chenhepg·2020-04-09 15:20

机器学习之k近邻算法(k-nearest neighbor, k-NN)

**前言：**学习笔记，记录下对于一些问题的记录和理解，复习和加深记忆用，挖坑补坑用。参考：李航《统计学习方法》0.基本内容k近邻算法(kNN)是一种基本分类和回归方法。其不具有显式的学习过程，而是通过给定的训练集合数据，通过k个最近邻的训练实例通过多数表决的方式，进行预测。所以k-NN由三个基本要素决定，即距离度量、k值选择和分类决策规则。通常对应选择为：欧氏距离，k值根据具体情况选择，多数表决
天真的和感伤的想象家·2020-04-04 22:35

机器学习实战之——K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法Python实现

k最近邻算法(k-NearestNeighbor，KNN）Python实现1.学习环境2.K-近邻算法概述2.1.K-近邻算法工作原理2.2K-近邻算法优缺点2.3.K-近邻算法的一般流程3.实施K-近邻算法3.1k-近邻算法伪代码：3.2程序清单：k-近邻算法4.k-近邻算法示例14.1基本流程：4.2具体实现4.2.1准备数据：从文本文件中解析数据4.2.2分析数据：使用Matplotlib创
Charmve·2020-02-29 22:00

机器学习算法之——K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法原理讲解

K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法详解及Python实现一、基于实例的学习二、k-最近邻法1.KNN算法概述2.基本思想3.有关KNN算法的几点说明4.KNN算法的决策过程三、针对传统KNN算法的改进四、几个问题的解答1.关于K的取值2.关于距离的选取3.相似性度量4.消极学习与积极学习(1)积极学习(EagerLearning)(2)消极学习(LazyLearning
Charmve·2020-02-29 22:27

K近邻(k-nearest neighbor, k-NN)算法笔记(一)-Python

大家好，我是一枚小小的北漂渣硕，为了更加有效率地督促自己系统的学习、及时将自己的学习心得分享给处于类似学习阶段的朋友，同时也为了获得大家的指导，我开启了自己的博文之旅，如果有侵权、错误等，请大家及时反馈，我一定改正。谢谢大家~~本人目前正在学习机器学习，分享的内容也主要是知识、编程、自我的认知。好哒，开始正文。这段时间，我正在学习机器学习的核心算法，针对每种算法，我会分别用单纯的python算法和
keepStriving·2020-02-22 12:48

K最近邻(k-Nearest Neighbor) 浅析

K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类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。KNN算法可用于多分类，KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，作为预测值。一、kNN概念描述kNN算法又称为k最近邻(k-nearestn
刘敬·2020-01-07 21:09

K-Nearest Neighbour (KNN)(2018-05-03)

Knearestneighbour(KNN)定义：在一个数据集中，通过最近邻居将数据分类。Distancemetrics可以是Euclidean,cityblock,cosine,Chebychev等。无参数优点：简单，合逻辑缺点：通过k来决定结果，可能k的选择不好；通常k越大，分类过程中的噪声影响越小，但类之间的边界也变得不清晰；算法的准确率常常会被不相干特征或者噪声影响，以至于结果很糟糕；二类
叨逼叨小马甲·2019-12-17 18:13

KNN（K-Nearest Neighbor）

分类与回归的区别-分类：分类就是确定该目标属于哪一类，KNN用于分类就是判断该目标属于哪一类-回归：回归就是预测结果（例如一个数字），KNN用于回归就是推测该目标具体的值是多少，例如一个目标的5个邻居的值是1，2，3，4，5，那么该目标应该是3.超参数的选择K的值的选取影响准确率KNN距离的公式，影响准确率（L1：曼哈顿距离，L2:欧拉距离，余弦距离）不同算法的选择，KNN?K-MEANS?也是一
myth_0c21·2019-12-12 07:22

进击的机器学习 Fourth Day——K最近邻算法（K-Nearest Neighbors)

从今天开始学习K最近邻算法（K-NearestNeighbors),简称KNN算法。KNN算法的原理也很简单，用一句话来说就是"近朱者赤，近墨者黑"。首先来说，KNN算法属于监督学习模型中的分类算法（但是KNN也可以用于回归分析），原理简单易懂，算法容易理解，实在是居家必备，装逼秀操作的好算法。原理介绍：球球最乖那么问题来了，如何判断球球的的类别呢？很多同学可能都想得到，它离谁比较近，就归哪一类呗
焜俞·2019-12-02 07:55

K近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）算法，一种基于实例的学习方法

1.基于实例的学习算法0x1：数据挖掘的一些相关知识脉络本文是一篇介绍K近邻数据挖掘算法的文章，而所谓数据挖掘，就是讨论如何在数据中寻找模式的一门学科。其实人类的科学技术发展的历史，就一直伴随着数据挖掘，人们一直在试图中数据中寻找模式，猎人在动物迁徙的行为中寻找模式农夫在庄稼的生长中寻找模式政客在选民的意见上寻找模式恋人在对方的反应中寻找模式企业家的工作是要辨别出机会，寻找出那些可以转变为有利可图
郑瀚Andrew.Hann·2019-11-09 15:00

k-NN最近邻算法(k-nearest neighbors algorithm)

LoveThyneighbours — PhotobyChristianStahlonUnsplash本文是一篇k-NN学习笔记，内容如下：一.k-NN简介二.k-NN原理三.关于k-NN的进一步讨论3.1K的大小怎么选择?3.2怎么计算最近“邻居”?3.3既然是监督学习，怎么训练？3.4k-NN怎么用于回归？3.5最后，为什么选择k-NN?四.k-NN应用-提高约会对象匹配(python)4.1
_与谁同坐_·2019-10-05 11:27

【机器学习】【监督学习】【算法01-实例02】K近邻（k-nearest neighbor）-鸢尾花

鸢尾花的分类实例是一个非常经典的例子。也是sklearn中一个非常经典的数据集合。我们首先从数据集的结构特点来开始。1.数据集的加载#从sklearn.datasets导入iris数据加载器。fromsklearn.datasetsimportload_iris#使用加载器读取数据并且存入变量iris。iris=load_iris()#查验数据规模。#如果想要在pycharm这类的编辑器里面显示，
xiaotang_sama·2019-09-29 18:41

scikit-learn下k-Nearest Neighbors、Linear SVM、RBF SVM、决策树、随机森林、Adaboost、Naive bayes、LDA、QDA算法示例代码（dem）

scikit-learn版本：0.21.3scikit-learn对机器学习相关的算法API支持很好，这里是简单的示例代码，可以为我们提供参考。代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearn.model_selectionimporttrain_
爱做梦真是太好了·2019-09-02 17:50

【机器学习笔记】——k近邻（k-nearest neighbor，k-NN）

目录1k-NN1.1基本思路1.1.1距离度量1.1.2k值的选择1.1.3决策1.2基于kd树的k-NN算法1.2.1构造kd树1.2.2搜索kd树（基于kd树的k-NN算法）1.2.2.1基于kd树的最近邻算法1.2.2.2基于kd树的k-NN算法1.3k-NN的优缺点1.3.1优点1.3.2缺点2算法实现2.1原始形式1——自定义二维特征分类数据2.2原始形式2——自定义二维特征分类数据2.
孙悟充·2019-06-26 21:12

KNN(K-Nearest Neighbor)分类算法原理

https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/718911261.什么是看KNN算法？最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了
薄荷微光少年梦·2019-06-07 06:51

Assigment1 k-Nearest Neighbor (kNN) exercise (1)

Assigment1k-NearestNeighbor(kNN)exercise(1)一、作业内容（感觉很多深度学习相关课程的入门第一课都是kNN啊。。。可能是因为它具有提高学习兴趣的魔力？或者比较简单？？）kNN分类器是一种十分简单暴力的分类器，算法原理简单易懂，就是计算距离以进行比较，它包含两个主要步骤：1）训练这里的训练应该加上下引号，因为它其实啥也没干，仅仅读取了训练数据并进行存储以供后续
JiangNanMax·2019-06-02 10:57

机器学习算法 KNN（k-Nearest Neighbor）

目录补充：超参数和模型参数python实现：KNN(K-NearestNeighbors)K近邻算法实现手写数据集的分类问题导入手写数据集（digits）数据集通过上面的分析，我们可以知道，怎么将现实中的东西以数据的形式表示下面是KNN模型的实例step1：将数据切分为训练集和测试集调用sklearn中的KNN算法直接调用score，默认是计算精确度accuracy也可以调用sklearn中的ac
NYSYSUWU·2019-04-14 09:29

K-nearest Neighbor

概述K-近邻算法(k-NN)是一个可以用来分类算法（也可以用来回归，本文不讨论）。基本思路是给定一个标记好的数据集，在数据集的特征空间选取一个距离度量标准，对于需要分类的数据点在该数据集中选取距离最近的k个数据实例，然后利用某种分类决策规则(如多数表决)得到实例点的类别。可以看到k-NN没有明显的学习过程(没有可学习的模型参数，k为超参)。对k-NN算法影响较大的元素有三个：k值，距离度量标准，分
BigPeter·2018-12-16 12:17

KNN(k-nearest neighbors) K近邻算法深入

K近邻法是机器学习中一种很基本的算法，可以用做分类和回归，主要的思想跟我们生活中近墨者黑，近朱者赤的思想雷同。例如我们看一个人人品的好坏只需要看与之相交的人的品格好坏。KNN算法分类和回归主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同：分类时我们选取与之相近的K个样本采取多数表决法来判断类别，回归时我们选取K个样本的平均值来作为预测值。1.KNN算法的三个要素K值对于K值的选取可根据我们的经验，然而有时
丿回到火星去·2018-11-10 15:31

机器学习实战（一）k-近邻kNN（k-Nearest Neighbor）

目录0.前言1.k-近邻算法kNN（k-NearestNeighbor）2.实战案例2.1.简单案例2.2.约会网站案例2.3.手写识别案例学习完机器学习实战的k-近邻算法，简单的做个笔记。文中部分描述属于个人消化后的理解，仅供参考。所有代码和数据可以访问我的github如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注喔~我会非常开心的~0.前言k-近邻算法kNN（k-NearestNeighbor）
I can丶·2018-10-15 16:09

K 近邻法（k-nearest neighbor，k-NN）MATLAB实现

一、简单介绍二、实验准备实验数据：IRIS也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类（本次实验中，分别记为1,2,3类），每类50个数据，每个数据包含4个属性。实验语言：MATLAB目录结构：三、具体代码实现1）knn实现functiony=knn(trainData,sample_label,testData,k)%KNNk-NearestNeighbor
Sophia_Dz·2018-10-10 20:59

K近邻-原理及Python实现

kNN(k-Nearest
Tony_wei01·2018-09-03 07:27

机器学习——k-近邻(K-Nearest Neighbor)

目录K-NearestneighborK-近邻分类算法从文本文件中解析和导入数据使用python创建扩散图归一化数值K-Nearestneighbor（个人观点，仅供参考。）k-近邻算法，第一个机器学习算法，非常有效且易掌握，本文将主要探讨k-近邻算法的基本理论和使用距离侧量的算法分类物品；最后通过k-近邻算法改进约会网站和手写数字识别系统。文章内容参考《机器学习实战》K-近邻分类算法简单的说，通
dizhuange0447·2018-08-03 15:00

kNN分类 (k-nearest neighbor,k近邻法)

核心：物以类聚----根据邻近样本决定测试样本的类别。一、概念所谓邻近样本，就是离它最近的k个样本，通过计算其与所有已知样本的距离来确定。（距离的计算方式有多种（https://blog.csdn.net/albert201605/article/details/81040556），kNN一般使用的是欧氏距离，即两点间的空间距离，为两点向量差的L2范数。两个n维向量A（x11,x12,...,x1
归去_来兮·2018-07-28 22:11

OpenCV 3 & Keras 实现多目标车辆跟踪 笔记

在OpenCV3中有三种背景分割器：K-Nearest（KNN）、MixtureofGaussians（MOG2）、GeometricMultigid（GMG）BackgroundSubtractor类是专门用于视频分析的
liangchen815·2018-07-26 16:20

【机器学习】k-近邻算法（k-nearest neighbor, k-NN）

前言kk近邻学习是一种常用的监督学习方法。kk近邻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，可以取多类。kk近邻法的工作机制很简单：给定测试样本，基于某种距离度量（关于距离度量可以点击此处）找出训练集中与其最靠近的kk个训练样本，然后基于这kk个“邻居”的信息来进行预测。分类时，对新的实例，根据其kk个最邻近的训练实例的类别（通过距离度量求得），通过多数表决等方式进行预测，也
Daycym·2018-07-18 20:20

（五） K-Nearest Neighbor (临近取样，KNN算法)

综述1.1Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法1.2分类(classification)算法1.3归属于输入基于实例的学习(instance-basedlearning),懒惰学习(lazylearning)。在处理训练集的时候，我们并没有建任何的模型，而是对于一个未知的实例，我们开始归类的时候，我们才来看，根据它和我们已知类型的比较，来给他归类，也就是说，在开始并不建什么广泛的模
AngelovLee·2018-06-03 23:25

Image Classification: Data-driven Approach, k-Nearest Neighbor, train/val/test splits

此笔记基于斯坦福cs231n课程。作者：武秉文Jerry，[email protected]转载请注明出处目录图像分类介绍，数据驱动(data-driven)方法，pipeline。最近邻分类器k-NearestNeighborValidationsets,交叉验证,hyperparametertuning（调整）最近邻方法的优缺点总结总结：在实践中运用kNN扩展阅读图像分类Motivat
JerryiGeek·2018-05-19 23:34

K近邻 (k-nearest neighbor k-NN)（面试要点）

k近邻法不具有显式的学习过程，也就是说没有模型k近邻三个要素:k值的选择(一般使用交叉验证)k值增大可以减少学习的估计误差，但也会使学习近似误差变大，使模型变得简单。距离度量（一般会使用欧式距离or更一般的LpLp距离or曼哈顿距离）分类决策规则往往是使用多数表决,即由输入实例的k个邻近的训练实例中的多数类决定输入实例的类。多数表决规则等价于经验风险最小化kd树的实现__KD树建树采用的是从m个样
ml_hhy·2018-04-10 14:42
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