KNN分类算法第29页

分类算法性能度量指标

1.简介为了了解模型的泛化能力，我们需要用某个指标来衡量，这就是性能度量的意义。常用的评估指标有：混淆矩阵(ConfuseMatrix)、准确率(Accuracy)、精准率(Precision)和召回率(Recall)、F1-Score、ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)、AUC(AreaUndertheCurve)、P-R曲线等等。2.混淆

独影月下酌酒·2023-04-16 10:44

子空间方法——MUSIC算法

多重信号分类MUSIC算法1.MUSIC算法原理MUSIC算法，叫做多信号分类算法(MultipleSignalClassification)，是一种基于特征结构的高分辨率DOA算法。

转码的小厨子·2023-04-15 21:12

基于DBN神经网络的语音分类识别

神经网络的原理DBN神经网络的定义受限玻尔兹曼机（RBM）DBN的语音分类识别基本结构主要参数数据MATALB代码结果图展望背影DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学习的能力，是一种非常好的分类算法

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-04-15 21:50

通过KNN分类模型预测股票涨跌，然后与基准收益画图对比

本文记录了通过KNN分类模

老狼8848·2023-04-15 21:37

机器学习：基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测

一、简介和环境准备简介：朴素贝叶斯（NaiveBayes,NB)是机器学习中一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设输入的特征之间相互独立且对分类结果的影响是等同的，因此称为朴素贝叶斯。

牛大了2023·2023-04-15 19:17

机器学习面试

线性回归1.1.1线性回归/广义线性回归1.1.2logisticsregression对数几率回归1.1.3感知机1.2SVM1.2.1SVM支持向量机1.2.2SVR1.3朴素贝叶斯1.4聚类1.4.1KNN1.4.2

27878678678·2023-04-15 01:32

西瓜书第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习k近邻(简称KNN)学习：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。

起个名字好难阿·2023-04-14 21:00

数据挖掘分类算法的学习总结

数据挖掘技术的应运而生为该问题提供了解决手段，作为数据挖掘核心内容之一的分类算法同样发挥了至关重要的作用。

Hard Coder·2023-04-14 13:19

基于python+flask实现视频数据可视化

通过flask项目中的python代码进行数据库连接进行前后端交互功能的实现，通过layui框架进行系统前端页面的功能实现，通过knn分类算法以及k均值聚类算法对爬取的数据进行分析，最后通过前端页面对数据进行可视化展示

张 PD·2023-04-14 10:31

kd树 python实现_python机器学习案例教程——K最近邻算法的实现

K最近邻属于一种分类算法，他的解释最容易，近朱者赤，近墨者黑，我们想看一个人是什么样的，看他的朋友是什么样的就可以了。

weixin_39641257·2023-04-14 10:11

机器学习 - 分类 K 最近邻分类算法 K Nearest Neighbor（学习笔记）

在学习KNN算法的过程中，要牢记两个关键词，一个是“少数服从多数”的投票法则（majority-voting），另一个是“距离”，它们是实现KNN算法的核心知识。

corina_qin·2023-04-14 10:07

机器学习3—分类算法之K邻近算法（KNN）

K邻近算法（KNN）一、算法思想二、KNN类KNeighborsClassifier的使用三、KNN分析红酒类型3.1红酒数据集3.2红酒数据的读取3.3将红酒的数据集拆分为训练和测试集3.4KNN算法分析总结一

小白只对大佬的文章感兴趣·2023-04-14 10:36

利用python机器学习受试者声音数据早期发现帕金森病（全代码）

我们将在这里使用XGBoost、KNN算法、支持向量机(SVM)、随机森林算法，并利用著名的帕金森声音资料数据集进行全代码演示，数据集下载链接在代码开始之初给大家粘贴过去。

飞时过·2023-04-14 03:15

机器学习系列--LDA与PCA

一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解LDA就是

yezi_1026·2023-04-14 02:03

Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)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2019年Heidari等人提出哈里斯鹰优化算法(HarrisHawkOptimization,HHO)，该算法有较强的全局搜索能力，并且需要调节的参数较少的优点。本项目通过HHO哈里斯鹰优化算法寻找最优的参数值来优化CNN分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络

胖哥真不错·2023-04-14 01:43

机器学习 day01（机器学习定义，监督学习，回归算法和分类算法）

1.机器学习计算机无需明确编程即可学习的研究领域。----ArthurSamuel，如图：一般来说，给学习算法学习的机会越多，它表现得就会越好，如图：2.监督学习预测输入与输出，或x到y的映射。关键特征是：给与学习算法一些示例来学习，示例中包括正确答案（即对于给定的输入，有与之对应的正确的输出标签y）。学习算法可以通过查看正确答案，在一些没有给出正确答案的输入时，对输出给出合理准确的预测或猜测。如

丿罗小黑·2023-04-13 23:30

Cesium聚簇实现-kdbush类实现

kdbush是一个开源js库，github地址：https://github.com/mourner/kdbush/开发者除了开发了该库，还开发了另外几个空间搜索库，包括rbush，rbush-knn，

不羁之路·2023-04-13 17:50

k-近邻算法

算法实现：pythonknn.py#!

华灯初上月影重·2023-04-13 17:06

算法概论

根据输出值类型不同可以进行分为分类还是回归：分类常见算法:逻辑回归，CART树，KNN和SVM。回归常见算法：线性回归，决策树。

Diamond1995·2023-04-13 16:46

Sub-Image Anomaly Detection with DeepPyramid Correspondences 基于深金字塔对应的子图像异常检测(KNN)

期刊：作者：NivCohenandYedidHoshen评价：简单易于部署待部署了再看看创新点：不需要特征训练，可以在非常小的数据集上工作术语：deepprojection深度投影、distributionalmodeling分布式建模、adversarialtraining对抗性训练、promising有前途的、complementarystrengths互补优势、thestate-of-the

是快卡黎嫩哦·2023-04-13 12:30

日撸 Java 三百行（21-30天，树与二叉树）

目录总述01-10天，基本语法11-20天，线性数据结构21-30天，树与二叉树31-40天，图41-50天，查找与排序51-60天，kNN与NB61-70天，决策树与集成学习71-80天，BP神经网络

闵帆·2023-04-13 09:07

计算机毕业设计之大数据机器学习Python+SpringBoot考研分数分析与预测系统大数据毕业设计考研大数据分析考研大数据预测考研数据分析 KNN算法人工智能

创新点（1）将数据分析与预测相结合；（2）采用数据可视化技术，简洁高效的将数据展示给用户，提升用户体验；（3）有效Python采集多个地区、多所大学的相关考研信息；（4）系统采用人机交互的方式，界面设计美观友好，信息查询灵活、方便迅速；（5）结合百度地图api展示大学地理位置信息；（6）能够准确、详细、直观地展示各个院校各个专业分数线等信息；（7）采用多种预测算法，尽可能的提升预测的精准度(Pyt

计算机毕业设计大神·2023-04-13 05:30

机器学习K临近算法—Apple的学习笔记

knn算法首先要明确的第一个重点是，k邻近不具有显示的学习过程，它是基于实例的一种学习方法，简单来说就是给定一堆西瓜的数据，然后输入一个新西瓜的数据，找到与这个新西瓜最近的k个西瓜，这k个西瓜如果大多数是属于又甜又好吃的西瓜

applecai·2023-04-13 01:18

机器学习 03 K-近邻算法

目录一、K-近邻算法1.1K-近邻算法(KNN)概念1.1.1概念理解举例1.2KNN算法流程总结1.3K值的选择1.3.1举例说明1.4kd树1.4.1KD树原理1.4.2树的建立1.5最近领域的搜索

Darren_pty·2023-04-12 22:54

机器学习实战：Python基于朴素贝叶斯Bayes进行分类预测（二）

3.1导入函数3.2模拟/导入数据3.3训练模型3.4预测模型4原理补充说明4.1贝叶斯算法4.2朴素贝叶斯算法5讨论1前言1.1朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法

Bioinfo Guy·2023-04-12 17:53

迅为iTOP-3568开发板安装 RKNN Toolkit Lite2

1、输入以下命令安装Python3.7、pip3、gccapt-getinstallpython3python3-devpython3-pipgcc2、安装相关依赖，输入以下命令：注：Toolkit-lite2本身并不依赖opencv-python，但是在示例中需要用到这个模块，所以安装时也一并安装。如果不用到图像相关的处理，可以不安装该依赖库apt-getinstall-ypython3-ope

mucheni·2023-04-12 12:19

knn的python实现（numpy矩阵运算）

knn的内容很简单，假设给定m个点和一个中心点，找到所给的点中距离中心点最近的k个点。因此代码思路是先计算所有点与中心点的距离，进行升序排序，取前k个点。

木南君·2023-04-12 08:44

去除　FutureWarning报错信息

models={}models['LR']=LogisticRegression()models['LDA']=LinearDiscriminantAnalysis()models['KNN']=KNeighborsClassifier

weixin_30414155·2023-04-12 04:57

C.10[完整版]文档级关系抽取：基于结构先验产生注意力偏差SSAN模型

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法

汀、人工智能·2023-04-12 01:02

数据挖掘-决策树算法

决策树算法是一种比较简易的监督学习分类算法，既然叫做决策树，那么首先他是一个树形结构，简单写一下树形结构（数据结构的时候学过不少了）。

花讽院_和狆·2023-04-11 15:58

scikit-learn Adaboost类库

AdaBoostClassifier使用了两种Adaboost分类算法的实现，SAM

吃肉的小馒头·2023-04-11 14:07

CART（分类回归树）分类算法原理

目的生成一颗决策树，输入X（各种特征条件）输出Y（该样本分类结果）。一、分类树选择特征的依赖——基尼指数基尼指数——总体内包含的类别越杂乱，基尼指数就越大在CART算法中,基尼不纯度表示一个随机选中的样本在子集中被分错的可能性。基尼不纯度=∑i=1K(\sum_{i=1}^K(∑i=1K(样本iii被选中的概率∗*∗它被分错的概率)（当一个节点中所有样本都是一个类时，基尼不纯度为零。）假设y的可能

Subin_·2023-04-11 14:04

python 单链表是否有回路_GitHub - kanghaov/play-with-graph-algorithme: python实现的初级图论算法库:环检测问题,桥和割点,最小生成树,最短路径...

play-with-graph玩转图论算法第一个问题关于图的表示图的表示社交网路图的分类算法无向无权图无向有权图有向无权图有向有权图图的基本概念无向无权图没有自环边，没有平行边，称为简单图联通分量一个图的所有节占不一定全部相连一个图可能有多个联通分量无环图树是一种无环图

东山白云意·2023-04-11 08:00

K-近邻算法之kd树

为了提高kNN搜索的效率，可以考虑使用特殊的结构存储训练数据，以减小计算距离的次数。1kd树简介1.1什么是k

IT之一小佬·2023-04-11 01:19

机器学习基础——数据集与估计器、k近邻算法

1、sklearn数据集与估计器2、分类算法-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1、sklearn

咸鱼2K·2023-04-11 01:19

机器学习算法原理——k近邻 / KNN

文章目录k近邻/KNN主要思想模型要素距离度量分类决策规则kd树主要思想kd树的构建kd树的搜索总结归纳k近邻/KNN主要思想假定给定一个训练数据集，其中实例标签已定，当输入新的实例时，可以根据其最近的

Dragon水魅·2023-04-11 01:18

机器学习系列之——Knn算法 kd树详解

关于knn算法，对特征空间进行划分的方法为计算新的输入实例与训练实例之间的距离，因为在特征空间中2个特征实例的相似程度可以用距离来表示。

Nick_Dizzy·2023-04-11 01:14

Python机器学习应用 | 【第一周】无监督学习

(clustering)和降维(DimensionReduction)聚类和分类都是无监督学习的典型任务，任务之间存在关联，比如某些高纬数据的分类可以通过降维处理更好的获得，另外学界研究也表明代表性的分类算法如

谁陪你落日流年·2023-04-10 23:42

D.6 小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用--提示学习

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法

汀、人工智能·2023-04-10 21:10

（论文阅读）基于融合深度卷积神经网络的人脸识别方法研究-褚玉晓

计算人脸图像的平均值并执行归一化的过程；第二步，计算唯一值并计算特征峰值以及阈值数，然后按降序对计算出的特征值进行排序，在排序中需要删除较小的特征值来提取主成分；第三步，使用K最近邻（K-NearestNeighbor，KNN

NYX_UNI·2023-04-10 20:42

knn-kaggle-titanic

knn得分是0.622，没有它教学给的那个高。

MORE_77·2023-04-10 17:27

1机器学习&图像分类之KNN实现与sklearn调用

图像分类中最简单的算法KNN，选取距离待测图像距离最近的k个图像，统计各类的比例，选择比例最高的图像种类，作为新图像的分类结果。

Leafing_·2023-04-10 15:32

验证码识别之连体字符切割

根据前面的几篇博客已经知道，如果验证码里的字符之间没有相连，我们使用任意一个机器学习的算法(KNN,SVM等)很容易就可以把他们切割标注识别出来，实际上很多网站的验证码都不可能那么简单，那么我们字符连接如何切割是一个难题

Qwertyuiop2016·2023-04-10 15:16

Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)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2019年Heidari等人提出哈里斯鹰优化算法(HarrisHawkOptimization,HHO)，该算法有较强的全局搜索能力，并且需要调节的参数较少的优点。本项目通过HHO哈里斯鹰优化算法寻找最优的参数值来优化BP神经网络分类模型。2.数据获取本次建模数据来源

胖哥真不错·2023-04-10 14:11

逻辑回归

一、概述逻辑回归(LogisticRegression)是一种简单的分类算法，主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。而"回归"也就意味着最佳拟合。

麦兜儿流浪记·2023-04-10 14:36

机器学习A-Z～分类模型性能评价及选择

本篇文章将给大家介绍一些宏观的核心概念和测度来评价分类算法和分类器的表现，尤其是如何评价分类器预测中会产生的一些错误。

Carey_Wu·2023-04-10 12:14

RKNN模型部署（3）—— 模型转换与测试

文章目录1常用API介绍1.1rknn初始化及释放1.2rknn模型配置1.3PT模型加载1.4rknn模型转化1.5模型导出1.6rknn运行环境初始化1.7rknn模型推理1.8rknn性能评估2pth2pt3pt2rknn3.1

机器人涮火锅·2023-04-10 10:57

RKNN模型部署（2）——环境配置

文章目录前言1、前期准备2、PC端环境配置2.1创建虚拟环境2.2依赖库安装2.3其他库安装3、虚拟端环境配置3.1安装Ubuntu系统3.2下载并安装anaconda3.3创建py36虚拟环境4、虚拟端安装RKNN-Toolkit4.1

机器人涮火锅·2023-04-10 10:27

RKNN模型部署（4）—— 模型部署

文章目录1、简介2、模型部署流程1、简介 RKNNSDK为带有RKNPU的芯片平台提供C语言编程接口，用于用户部署RKNN模型。