KNN分类算法

Python机器学习之K-最近邻算法

KNN(K-NearestNeighbors)一般指K最近邻算法,属于机器学习中常见的一种分类算法.本文目的在于快速地教大家对KNN算法有个直观的理解,同时为了方便大家实现该算法,文中所涉及的模型仅使用
赵卓不凡·2023-09-23 07:34

k最近邻算法

最近邻算法的核心思想是：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.一种基本分类与回归方法要求必须有y,y是离散类型的K最近邻分类算法是数据挖掘分类技术中的方法之一采用测量不同特征值之间距离的方法进行分类
荼荼每天都要进步呀·2023-09-23 07:00

k--最近邻算法（KNN）

目录一、简介二、举例理解三、算法步骤四、其他说明1、关于距离的计算2、超参数3、关于K值的选择4、取K值的方法5、关于决策依据6、优缺点五、代码一、简介邻近算法（KNN）是数据挖掘分类技术最简单的方法之一
涵~~·2023-09-23 07:30

K-最近邻算法

一、说明KNN算法是一个分类算法，基本数学模型是距离模型。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。
无水先生·2023-09-23 07:27

RK3588S上从训练Minist到部署Minist仓库介绍

数据输入注意数据输入输出训练的时候有输入层的mean和std2.NPU推理3.后处理输出输出结果CNN手写神经网络部署1.Opencv_DNNonnxtime推理2.NPU推理GitHub-rockchip-linux/rknn-toolkit2
小枫小疯·2023-09-22 22:07

机器学习大作业--Python城市空气质量的分析与预测

需要完整项目源码和论文报告可以私信我或加QQ1878073201机器学习大作业–基于机器学习算法、KNN、SVM、LSTM、决策树、随机森林、线性回归分析对空气质量的分类、识别和预测:本文针对江西省南昌市
黎明的前夜·2023-09-22 06:02

RKNN-Toolkit模型转换并在Rockchip NPU推理并进行性能评估

RKNN-Toolkit转换Tensorflow模型至RockchipNPU推理并进行性能评估文章目录RKNN-Toolkit转换Tensorflow模型至RockchipNPU推理并进行性能评估一、基本知识二
阿联Wzzz·2023-09-22 02:02

二分类问题的解决利器：逻辑回归算法详解（一）

文章目录引言逻辑回归的原理逻辑回归的应用场景逻辑回归的实现引言逻辑回归是机器学习领域中一种重要的分类算法，它常用于解决二分类问题。
小馒头学python·2023-09-22 02:44

iTOP-RK3588开发板更新RKNN模型

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·2023-09-21 16:46

6.3 构建并评价分类模型

在实际应用场景中，分类算法被用于行为分析，物品识别、图像检测等。6.3.1使用sk
清木!·2023-09-21 15:47

python实现逻辑回归

逻辑回归是一种常见的分类算法，通常用来处理二分类问题。
yy辰·2023-09-21 08:35

rk3568环境配置和推理报错: RKNN_ERR_MALLOC_FAIL

前言最近在部署算法在板子侧遇到的一些问题汇总一下：一、版本问题经过测试现在将自己环境配置如下：本地linux安装rknn-toolkit2-1.5.0本地Linux使用的miniconda新建的一个python
*wj·2023-09-21 00:40

机器学习实战KNN部分代码改写

首先创建测试样例defcreateData():group=array([[1.1,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup,labels原书核心代码defclassify(inX,dataset,labels,k):datasetsize=dataset.shape[0]diffmat=tile(inX,(
南晨Inc·2023-09-20 23:49

Deep Neural Network for Image Classification（吴恩达老师课后作业）

DeepNeuralNetworkforImageClassification1.前言这里吴恩达老师大课第一部分第四周的实验作业，上一次的实验作业（logistics回归模型实现二分类算法）是相关联的，
佳雨初林·2023-09-20 17:05

机器学习实战-朴素贝叶斯分类算法

1、背景我们其实无时无刻不在使用朴素贝叶斯分类算法，只是没有觉察到而已。比如在晚上走在灯光暗淡的路上，前面出现一个人影。可能是男/女的概率分别是50%。
笨笨的简书·2023-09-20 10:36

【论文阅读】检索增强发展历程及相关文章总结

文章目录前言Knn-LMInsightMethodResultsDomainAdaptionTuningNearestNeighborSearchAnalysisREALMInsightsMethodKnowledgeRetrieverKnowledge-AugmentedEncoderExpResultAblationStudyCaseStudyDPRInsightMethodExperimen
长命百岁️·2023-09-20 09:12

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC...

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧
拓端研究室TRL·2023-09-20 07:34

分类算法（KNN算法）

KNN（k-NearestNeighbors）算法是一种常见的分类和回归算法。它的核心思想是通过计算待分类对象和训练集中已分类对象之间的距离来确定待分类对象所属的类别。
IKUN家族·2023-09-20 00:13

迅为RK3588开发板修改编译工具路径

1因为此章节以rknn_yolov5_demo在RK3588Linux64位平台上运行为例，所以修改examples/rknn_yolov5_demo/build-XXX.sh的编译工具路径，如下图所示
mucheni·2023-09-19 12:45

Logistic Regression（2018-05-04）

逻辑回归算法定义：能预测出二类概率（即属于1，或不属于0）的一种简单的分类算法。图形类似S型image.png注意点逻辑回归算法是一种分类算法，而非回归算法。
叨逼叨小马甲·2023-09-19 12:35

基于PyTorch搭建FasterRCNN实现目标检测

例如，给定猫的输入图像，图像分类算法的输出是标签“猫”。在目标检测中，我们不仅对输入图像中存在的对象感兴趣。我们还对它们在输入图像中的位置感兴趣。从这个意义上说，目标检测超越了图像分类。
积雨辋川·2023-09-19 05:23

rk3568 RKNN配置（部分异常情况）

rk3568RKNN配置PC:Ubuntu18.0+rknn平台：RK3568Python版本：3.6.x安装rknn-toolkit21、下载RKNN_SDK或RK3568源码SDK，cd进入rknn-toolkit2
浅小钰io·2023-09-19 01:30

超参数

kNN算法没有模型参数kNN算法的k是典型的超参数sklearn的kNN算法的超参数sklearn.neighbors.KNeighborsClassifiern_neighbors:int,optional
Waldo_cuit·2023-09-19 00:51

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬
·2023-09-18 16:06

单细胞imputation数据补全之KNN-smoothing

单细胞测序面临的一个不可忽视的技术问题，就是dropout事件（表达大量的0值，表达矩阵比较稀疏），如何克服这些噪声，研究者开发了一些方法，用以填补这些0值，克服技术噪声。2020年有一篇发表在GB上的方法评测，系统性地评测了18种目前已经发表的单细胞imputation工作，这些方法可以大致分为三类，第一类是基于统计学模型的方法。第二类是基于图的方法。第三类是基于深度学习的方法。在18种方法种，
好风凭借力·2023-09-18 09:16

05模型建立与评价

线性回归算法、BP神经网络算法、决策树、支持向量机、KNN等无监督学习：自动对输入的资料进行分类或分群，以寻找数据的模型和规律。
糖雪球_ae18·2023-09-18 02:44

yolov5在rk3588上加速

不采用fastdeploy等三方框架，使用rknn-lite2或者rknpu在rk3588上加速，测试加速的是rknn自带的yolov5模型。
Kun Li·2023-09-17 20:29

knn约会实例2

2018-04-02分析数据：使用Matplotib创建散点图https://www.cnblogs.com/shanlizi/p/6850318.html详细内容准备数据：归一化数值1、Python中min和max函数，min/max(0)表示比较不同行得出的最小，min/max(0)表示每一行比较出的最小值。min和max函数2、shape函数获取矩阵的行列，shape[0]获取其行长即第一维
日月一人·2023-09-17 10:51

《机器学习核心算法》分类算法 - 朴素贝叶斯 MultinomialNB

「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」：小白零基础《Python入门到精通》朴素贝叶斯1、朴素贝叶斯API2、朴素贝叶斯算法实际应用2.1、获取数据集2.2、划分数据集2.3、特征归一化2.4、贝叶斯算法处理并评估3、常见问题4、粉丝福利朴素贝叶斯法（NaiveBayesmodel简称NBM）是基于「贝叶斯定
士别三日wyx·2023-09-16 21:12

基于深度学习的加密恶意流量检测

加密恶意流量检测研究目标定位数据收集数据处理基于特征分类算法的数据预处理基于源数据分类算法的数据预处理特征提取模型选择基于数据特征的深度学习检测算法基于特征自学习的深度学习检测算法训练和评估精确性指标实时性指标应用检验改进摘录自
so.far_away·2023-09-16 16:43

逻辑回归

是经典的二分类算法，是处理因变量是分类变量的回归问题。1.1对数几率回归线性模型是回归问题，如果要处理分类问题的话，该如何？
MaskStar·2023-09-16 14:55

RKNN模型评估-性能评估和内存评估

性能评估的例子读取yolov8n_relu.rknn模型，并连RK356
Good@dz·2023-09-16 12:36

YOLOV8导出onnx模型，再导出RKNN模型

一、代码下载C++完整部署代码和模型示例:yolov8_rknn_CplusplusPublicyolov8官方源码：https://github.com/ultralytics/ultralytics
Good@dz·2023-09-16 12:34

逻辑回归（Logistic Regression）原理详细总结

逻辑回归（LogisticRegression）是一个分类算法，既可以用来解决二分类问题也可以解决多分类问题。那么为什么名为“回归“的算法却是用来解决分类问题的呢？
天才厨师1号·2023-09-16 07:25

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC...

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧
拓端研究室TRL·2023-09-16 05:06

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

【Java应用】使用Java实现机器学习算法：聚类、分类、预测

聚类算法用于将数据集分成不同的群组；分类算法用于将数据分为不同的类别；预测算法用于预测未来事件或趋势。机器学习算法广泛应用于各种领域，例如金融、医疗、教育、自然语言处理、计算机视觉等。
Java技术攻略·2023-09-16 01:14

K近邻算法

knn算法的优点就是简单而且便于实现，并且有一定好的效果。算法原理K近邻的算法思路很简单。背景假设有两个类别散落在这个特征空间中。image.png现在有一个新的样本需要预测它属于哪个类别。
skullfang·2023-09-15 14:31

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银河到月球·2023-09-15 08:41

竞赛选题 基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介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简介优质竞赛项目系列，
laafeer·2023-09-15 01:27

NLP中的文本分类、实体识别、关系识别和三元组识别

不同的文本分类算法和技术被详细介绍，涵盖了基于机器学习和深度学习的方法。
牧子川·2023-09-14 16:58

week10 K-最近邻算法和最小错误概率的分类

这就是KNN研究的问题。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

【人工智能 》机器学习》深度学习】

文章目录前言人工智能（求解、规划、感知）机器学习（分类、回归、关联）K-meansNLPCNNLTSMKNN深度学习（神经网络、深度神经网络、深度增强学习）神经网络前言昨天接了一个面试题，里面居然涉及到
我辈李想·2023-09-14 13:19

【AI】机器学习——支持向量机(线性模型)

支持向量机是一种二分类算法，通过在高维空间中构建超平面实现对样本的分类文章目录5.1SVM概述5.1.1分类5.2线性可分SVM5.2.1线性可分SVM基本思想5.2.2策略函数间隔几何间隔硬间隔最大化
AmosTian·2023-09-14 07:54

机器学习（13）---降维实例

目录一、人脸识别降维1.1查看原图1.2降维后的图像二、迷你案例2.1用人脸识别看PCA降维后的信息保存量2.2噪音过滤2.3手写数字降维（随机森林）2.4手写数字降维（KNN）2.4案例总结一、人脸识别降维
冒冒菜菜·2023-09-14 07:23

【2023】数据挖掘课程设计：基于TF-IDF的文本分类

的文本分类二、课程设计设置1.操作系统2.IDE3.python4.相关的库三、课程设计目标1.掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理；2.掌握文本分类建模的方法，对语料库的文档进行建模； 3.掌握分类算法的原理
QomolangmaH·2023-09-14 07:46

竞赛 基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介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简介优质竞赛项目系列，
iuerfee·2023-09-14 06:48

使用python实现C4.5决策树并使用treelib输出

实验原理C4.5算法是一种决策树分类算法，它是基于ID3算法改进而来的。C4.5算法相较于ID3算法具有更好的鲁棒性和更高的分类准确度，它主要有以下特点：决策树
江野_c·2023-09-14 00:05

线性判别分析与其变种算法在 Python 中的实现

线性判别分析与其变种算法在Python中的实现线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是一种常用的分类算法，可应用于数据降维和模式识别等领域。
TechSavant·2023-09-14 00:33

使用python实现LDA线性判别分析

实验原理LDA（LinearDiscriminantAnalysis）线性判别分析是一种监督学习的线性分类算法，它可以将一个样本映射到一条直线上，从而实现对样本的分类。
江野_c·2023-09-14 00:33
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