KNN分类算法

有监督学习 与 非监督学习 差异

包括所有的回归算法和分类算法，例如线性回归、决策树、朴素贝叶斯等。无监督学习：训练集只有输入（没有输出）组成。包括所有的聚类算法，例如k-means等。深度学习：只是指结构有深度的算法。
低调的风·2023-09-29 14:57

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。
城市中迷途小书童·2023-09-29 13:28

机器学习——KNN算法流程详解（以iris为例）

目录前情说明问题陈述数据说明KNN算法流程概述代码实现前情说明本书基于《特征工程入门与入门与实践》庄家盛译版P53也K最近邻（KNN）算法进行讲解问题陈述Iris鸢尾花数据集内包含3类分别为山鸢尾（Iris-setosa
JSU_曾是此间年少·2023-09-29 11:33

k-近邻算法 ---sklearn

k-近邻算法也称为knn算法,可以解决分类问题,也可以解决回归问题.1.算法原理k-近邻算法的核心思想是未标记样本的类别,由距离其最近的\(k\)个邻居投票来决定.假设,我们有一个已经标记的数据集,即已经知道了数据集中每个样本所属的类别
uodgnez·2023-09-29 05:34

懒人工具|免手动复制混淆js，并使用工具美化

1.工具下载购买星球的朋友可以在这里下载工具:https://t.zsxq.com/12aKNncsO没有购买星球的朋友可以私我微信获取。
悦来客栈的老板·2023-09-28 22:22

iTOP-RK3588开发板体验RKNN_DEMO

1rknn_ssd_demo体验rknn_ssd_demo实现了一个目标测试的功能。
mucheni·2023-09-28 16:46

【工程部署】手把手教你在RKNN上部署OCR服务（下）

序言【工程部署】手把手教你在RKNN上部署OCR服务（上）本篇接上一篇，主要是一些代码实现。
三叔家的猫·2023-09-28 16:20

iTOP-RK3588开发板rknn_multiple_input_demo 体验

按照3.2章节设置ndk和编译即可，这里只给出编译和运行结果，如下图所示：编译完成之后如下图所示：编译完成之后，通adb命令在开发板上运行程序，输入以下命令：cdrknn_multiple_input_demo_Android
mucheni·2023-09-28 13:26

迅为RK3568开发板使用RKNN-Toolkit-lite2运行测试程序

首先也需要部署运行环境，将库文件放入RK3568开发板上，我们将网盘资料“iTOP-3568开发板\02_【iTOP-RK3568开发板】开发资料\11_NPU使用配套资料\05_Linux_librknn_api
mucheni·2023-09-28 13:56

iTOP-RK3588开发板体验RKNN_DEMO

RKNN是RockchipNPU平台(也就是开发板)使用的模型类型，是以.rknn结尾的模型文件。
mucheni·2023-09-28 13:25

计算机竞赛 深度学习图像分类算法研究与实现 - 卷积神经网络图像分类

文章目录0前言1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理2.6训练分类模型2.7模型训练效果2.8模型性能评估31000种图像分类4最后0前言优质竞赛项目系列，
Mr.D学长·2023-09-28 06:06

RK3588安装python3.11(ubuntu18.04)

1.前言看到rknn_toolkit_lite2更新了python3.11的安装包，马上更新一下2.RK3588安装python3.11Ubuntu上编译Python3.11，您可以按照以下步骤进行操作
呆呆珝·2023-09-28 06:17

tfjs knn保存训练数据

今天看了knnclassfly的git的原码，发现根本没有保存训练数据的任何方法，这就很可怕了，因为如果在没有库的支持下，自己操作这些大维度和大量的数据感觉是非常可怕很有风险的。
与时间赛跑_·2023-09-28 01:32

【OpenCV/C++】KNN算法识别数字的实现原理与代码详解

KNN算法识别数字一、KNN原理1.1KNN原理介绍1.2KNN的关键参数二、KNN算法识别手写数字2.1训练过程代码详解2.2预测分类的实现过程三、KNN算法识别印刷数字2.1训练过程一、KNN原理1.1KNN
Half_A·2023-09-27 21:39

【颜色识别】【Python+OpenCV】KNN（K近邻算法）实现魔方颜色识别【 3-1】

如若转载，请注明出处：古月居https://www.guyuehome.com/371111.颜色识别该程序利用KNN实现魔方颜色识别，特征采用RGB的颜色直方图，它可以区分白、黑、红、绿、蓝、橙色、黄色和紫色
无敌三角猫·2023-09-27 21:38

K近邻算法(KNN)原理小结

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录1.KNN算法原理2.KNN算法三要素3.KNN算法之暴力实现原理4.KNN算法之KD树实现原理5.KNN算法之训练样本不平衡情况
小白学视觉·2023-09-27 21:36

(4) OpenCV图像处理kNN近邻算法-识别手写数字0~9

目录一、识别数字0和11.识别数字0和1例程2.识别数字0和1运行效果3.识别数字0和1结果分析
qq_755682240·2023-09-27 21:04

OpenCV中的K近邻算法

K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在OpenCV中，我们可以利用KNN算法进行图像分类、目标检测和模式识别等任务。
WzisTypescript·2023-09-27 21:02

(3) OpenCV图像处理kNN近邻算法

目录一、介绍1、类通过Matplotlib显示2、Matplotlib显示效果二、通过KNN近邻对新成员进行分类例程
qq_755682240·2023-09-27 21:00

K-最近邻算法（KNN）

K-最近邻算法（K-NearestNeighbor，KNN）是一种经典的有监督学习方法，也可以被归为懒惰学习（LazyLearning）方法。
·2023-09-27 10:22

win10安装python的xlrd_win10安装python的xlrd

最近想尝试一下python中机器学习库函数，来测试SVM多分类算法性能，所以需要安装python以及xlrd，安装过程如下。
kkhenry·2023-09-27 10:55

十大数据挖掘算法之-KNN(K近邻)算法

KNN算法（K-NearestNeighbors）是一种基本的机器学习算法，常用于分类和回归任务。1.KNN算法简介KNN算法是一种监督学习算法，用于解决分类和回归问题。
鸡汤本汤·2023-09-27 02:56

【机器学习、python】KNN

监督式，提升精度#2d类别划分fromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.read_csv('data.csv')x=data.drop(['labels'],axis=
岩塘·2023-09-26 23:32

YOLOV8-DET转ONNX和RKNN

目录1.前言2.环境配置(1)RK3588开发板Python环境(2)PC转onnx和rknn的环境3.PT模型转onnx4.ONNX模型转RKNN6.测试结果1.前言yolov8就不介绍了，详细的请见
呆呆珝·2023-09-26 19:24

数据分析方法-决策树

大家好，这篇文章我们探讨下，决策树算法的相关的知识，决策树是一种分类算法，现在也可以应用与回归，决策树算法的实现有很多种，你可以写Python代码，也可以调用现成的sklearn包实现！
洛水青柳2017·2023-09-26 19:31

逻辑回归与多项式特征：解密分类问题的强大工具

代码演示决策边界引言在机器学习领域，逻辑回归是一种常用的分类算法，它可以用于解决诸如垃圾邮件过滤、疾病预测和客户流失分析等各种分类问题。然而，有时候简单的线性逻辑回归模型无法捕捉到数据中的复杂关系。
小馒头学python·2023-09-26 14:05

【python】K近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）解决分类问题

常用分类算法介绍分类算法是一类机器学习算法，用于将不同的数据实例分到预定义的类别或标签中。
傻傻虎虎·2023-09-26 09:18

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景贝叶斯优化器(BayesianOptimization)是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据
胖哥真不错·2023-09-26 09:46

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化BP神经网络分类模型(BP神经网络分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景贝叶斯优化器(BayesianOptimization)是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据
胖哥真不错·2023-09-26 09:45

svm

支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，现已被认为是最好的分类算法之一。
cd4254818c94·2023-09-26 04:44

电池寿命预测（Python代码，K最近邻回归模型（KNN）、支持向量机回归模型（SVM）和随机森林回归模型（Random Forest）三种模型,添加了中文注释）

1.数据集来源:可以在这里找到公共数据集：BatteryArchive.org从HNEI来源中选择了14个数据库。.csv文件数据是来自名为'HNEI_18650_NMC_LCO_25C_0-100_0.5/1.5C_'的时间序列。(夏威夷自然能源研究所研究了14节NMC-LCO18650电池，其标称容量为2.8安时，这些电池在25°C下以C/2充电速率和1.5C放电速率进行了1000次循环充放电
深度学习的奋斗者·2023-09-26 04:18

GBDT 二分类算法实践

问题：1、残差，残差近似等于用损失函数的负梯度residual=2*y/exp(2*y*f(i))f(i)初始值为02、叶子节点估值node.predict_value，每个叶子节点region下的所有instance的残差值image.png用牛顿法进行优化得到如下公式：image.png代码实现：sum(residual(i))/sum(|residual(i)|*|2-residual(i)
邵红晓·2023-09-25 22:04

头歌平台-人工智能-机器学习-朴素贝叶斯

第3关：朴素贝叶斯分类算法流程importnumpyasnpclassNaiveBayesClassifier(object):def__init__(self):'''self.label_prob表示每种类别在数据中出现的概率例如
m0_51919640·2023-09-25 15:34

机器学习（18）---朴素贝叶斯

中的朴素贝叶斯2.1贝叶斯分类器2.2高斯朴素贝叶斯GaussianNB2.3探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯擅长的数据集2.4探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯的拟合效果与运算速度一、概述1.1概率分类器 1.在许多分类算法应用中
冒冒菜菜·2023-09-25 15:01

线性回归算法

不像knn，其结果有很好的解释性。思路就是从一堆看起来没有联系的样本点中找到一个直线方程，能让数据尽可能拟合这条直线，从而对未知数据
skullfang·2023-09-24 23:06

机器学习笔记1

1、机器学习算法分类监督学习：目标值：类别-分类问题分类算法：K-近邻算法、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-回归问题回归算法：线性回归、岭回归无监督学习：目标值：无-无监督学习算法
从白天到早上·2023-09-24 16:35

分类算法 - SVM算法

一、定义SVM的全称是SupportVectorMachine，即支持向量机，主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题，属于有监督学习算法的一种。SVM要解决的问题可以用一个经典的二分类问题加以描述。如图1所示，红色和蓝色的二维数据点显然是可以被一条直线分开的，在模式识别领域称为线性可分问题。然而将两类数据点分开的直线显然不止一条。图2和3分别给出了A、B两种不同的分类方案，其中黑色实线为分界线，
dora_yip·2023-09-24 08:11

机器学习笔记 - 维度诅咒的数学表达

1、点之间的距离kNN分类器假设相似的点也可能有相同的标签。但是，在高维空间中，从概率分布中得出的点往往不会始终靠近在一起。我们可以用一个简单的例子来说明这一点。
坐望云起·2023-09-24 05:46

机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程学习笔记第三章（二）

2、对数几率回归虽然名字里带有回归，但是是一种分类算法。这种方法有很多优点，例如它是直接对分类可能性进行建
Unicorn婧·2023-09-24 04:32

有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的总结

常见算法：分类算法(KNN、朴素贝叶斯、SVM
Zhi Zhao·2023-09-23 23:38

KNN-K近邻算法（K-Nearest Neighbors）

k近邻算法的特点思想极度简单应用数学知识少（近乎为零）效果好(缺点？)可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程k近邻算法k近邻算法整体是这样的一个算法，我们已经知道的这些数据点其实是分布在一个特征空间中的，通常呢，我们使用一个二维的平面来演示。比如说现在这个例子就是一个肿瘤病人相关的数据，横轴代表一个特征，是发现了这个肿瘤病人他肿块的大小，而纵轴呢，是发现这个肿块
DevGeek·2023-09-23 23:35

scikit-learn机器学习算法封装

K近邻算法K-最近邻（KNN）是一种有监督的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。它基于一个非常简单的想法，数据点的值由它周围的数据点决定。考虑的数据点数量由k值确定。因此，k值是算法的核心。
DevGeek·2023-09-23 23:04

深度学习自学笔记二：逻辑回归和梯度下降法

目录一、逻辑回归二、逻辑回归的代价函数三、梯度下降法一、逻辑回归逻辑回归是一种常用的二分类算法，用于将输入数据映射到一个概率输出，表示为属于某个类别的概率。
ironmao·2023-09-23 21:54

OpenCV自学笔记二十三：K近邻算法

K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一种常用的监督学习算法，可以用于分类和回归问题。在OpenCV中，KNN算法有相应的函数实现，主要包含在ml模块中。
ironmao·2023-09-23 21:22

朴素贝叶斯法\贝叶斯分类器举例说明

举例说明当我们使用朴素贝叶斯分类算法来进行文本情感分析时，我们可以考虑以下例子：问题描述：我们想要自动分析一条社交媒体帖子的情感，即确定它是积极的、消极的还是中性的。
Chen_Chance·2023-09-23 19:42

机器学习（3） K近邻算法（KNN）介绍及C++实现

目录前言K近邻算法KD树生成KD树通过KD树查询最近邻节点通过KD树查询K近邻节点K近邻算法三大要素前言此前已发布的两篇博客，分别记录在假设空间有限、样本空间有限条件下如何计算泛化误差上界，并给出C++代码实现，详情参见机器学习（1）泛化误差上界的实现及分析；以及在线性可分条件下，采用随机梯度下降法收敛分二分类超平面的感知机算法，并给出C++代码实现，详情参见机器学习（2）感知机原理及实现。感知机
ProfSnail·2023-09-23 16:09

《机器学习实战》笔记

《机器学习实战》笔记一：K近邻KNNK近邻算法概述：工作原理，一般流程；KNN示例：加载数据，分析数据，数据归一化，定义KNN算法，划分数据集，训练测试，使用算法构建完整可用系统；《机器学习实战》笔记二
你欲何为R·2023-09-23 14:09

四、Logistic回归算法

Logistic回归又叫做逻辑回归，虽然叫做回归算法，但是逻辑回归实际上是分类算法，常用于二分类。一、分类问题分类问题包括二分类和多分类，我们先从二分类开始。
并不傻的狍子·2023-09-23 13:21

机器学习笔记08---k近邻学习

k近邻(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最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测
一件迷途小书童·2023-09-23 13:29

学习笔记（一）k-近邻算法（KNN）

《机器学习实战》学习笔记（一）k-近邻算法（KNN）文章目录《机器学习实战》学习笔记（一）k-近邻算法（KNN）原理k-近邻算法的一般流程k-近邻算法python实现小结终于找到《机器学习实战》这本书了
小小月牙·2023-09-23 13:59
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