KNN分类算法第31页

[RV1109/RV1126系列]-4.RGA、DRM对图像Resize加速

RGA、DRM对图像Resize加速上文中，我们已经部署好RKNN基本的转换、部署工具的安装操作，下面我们对在视觉算法中常用Resize操作进行优化提速，因RV1126/1109采用ArmA7的处理器

Ant5985·2023-04-06 08:33

随记·手撕coding | knn

有监督学习算法，训练数据有标签⭐原理：1、计算测试数据与各个训练数据之间的距离（欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度）2、按照距离大小升序排序3、选取距离最小的前k个点（k的值需要事先设定）4、确定前k个点所在类别的出现频率5、返回前k个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类注：对于步骤5，有2种方法：1、多数表决法：前k个里选类别最多的种类作为测试样本2、加权表决法：根据距离的远近，对近邻的投

#苦行僧·2023-04-06 03:27

决策树鸢尾花算法讲解

介绍决策树是一种常见的分类算法，它可以用于解决许多机器学习问题，例如分类和回归。而鸢尾花（Iris）数据集则是一个非常经典的数据集，用于分类问题的学习和演示。

爱吃熊掌的鱼·2023-04-06 01:29

大师兄的数据分析学习笔记(十五）：分类模型(一）

大师兄的数据分析学习笔记(十四）：机器学习与数据建模大师兄的数据分析学习笔记(十六）：分类模型(二）一、KNN1.关于距离如果属性可以转化为数值类型，那么每个属性就可以看做是一个维度，每个对象都是空间中的坐标

superkmi·2023-04-05 17:03

机器学习的敲门砖：kNN算法（下

plt.scatter(X2[:,0],X2[:,1])plt.show()计算其均值/方差np.mean(X2[:,0])np.std(X2[:,1])1.4Sklearn中的归一化首先我们来看一个在实际使用归一化时的一个小陷阱。我们在建模时要将数据集划分为训练数据集&测试数据集。训练数据集进行归一化处理，需要计算出训练数据集的均值mean_train和方差std_train。问题是：我们在对测

java100001·2023-04-05 17:23

Python中的Counter类

在很多场景中经常会用到统计计数的需求，比如在实现kNN算法时统计k个标签值的个数，进而找出标签个数最多的标签值作为最终kNN算法的预测结果。

落雨画空微凉·2023-04-05 15:12

机器学习之Naive Bayes算法：日撸Java三百行day58-59

一、什么是NaiveBayes算法NaiveBayes（NB）算法，亦称为朴素贝叶斯算法，是一个经典的、有代表性的分类算法。该算法是基于贝叶斯定理的分类方法，也是一种用后验概率公式推导出的算法。

陈序袁·2023-04-05 15:38

机器学习之KNN算法：日撸Java三百行day51-53

一、什么是KNN算法K近邻（K-NearestNeighbor,KNN），是一种最简单和最经典的有监督学习算法之一。KNN算法是最简单的分类器，可以应用于分类和回归问题。

陈序袁·2023-04-05 15:08

日撸 Java 三百行（51-60天，kNN 与 NB）

原文:日撸Java三百行（51-60天，kNN与NB）目录51-53.kNN分类器留一法测试54-55.基于M-distance的推荐一点解释代码相关56-57.kMeans聚类58.朴素贝叶斯拉普拉斯平滑

八宝袋·2023-04-05 15:34

python怎么统计个数_Python中的计数 - Counter类

点击上方"AI机器学习与深度学习算法"，选择"星标"公众号原创干货，第一时间送达在很多场景中经常会用到统计计数的需求，比如在实现kNN算法时统计k个标签值的个数，进而找出标签个数最多的标签值作为最终kNN

weixin_39535752·2023-04-05 15:29

基于KNN的网络流量异常检测研究

针对网络异常检测方法检测精度不高，网络环境动态不稳定的问题，提出了基于K-最近邻算法（K-NearestNeighbor,KNN）的网络流量异常检测算法。

宋罗世家技术屋·2023-04-05 13:51

GEE：随机森林分类教程（样本制作、训练、精度、参数优化、贡献度）

（GEE）平台上进行随机森林分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点，合并样本点等），加入特征变量，运行随机森林分类器教程，计算随机森林分类结果的精度，优化随机森林分类算法的参数

_养乐多_·2023-04-05 04:39

RS推荐系统-CTR算法模型简单回顾回顾

MF只解决评分预测问题，而实际问题可能是回归和分类问题，需要更通用的解决方式FM是利用了MF的中心思想，考虑了更多的特征，以及二阶特征组合，可以作为通用的回归和分类算法特征提取是对现实世界的拟合方式y^

Mr.Wiggles·2023-04-05 00:35

Pytorch :从零搭建一个神经网络

文章目录安装依赖从源码编译pytorchCXX_ABI问题数据集归一化Transforms搭建神经网络Componentsofaneuralnetworknn.Flattennn.Linearnn.Sequentialnn.SoftmaxModelParameters

Shilong Wang·2023-04-04 23:32

朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯模型是一组非常简单快速的分类算法，通常适用于维度非常高的数据集。因为运行速度快，而且可调参数少，因此非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案。

explore翔·2023-04-04 18:25

基于机器学习算法对电动汽车能耗估计

在前面的研究中，我们可用利用安培积分法、速度对时间积分、KNN回归预测等方法准确预测出SOC，结合电压就可以估算出电池可用能量。

being蓓·2023-04-04 17:21

基于机器学习算法对电动汽车续驶里程进行估计

为了提高模型的准确性，将线性模型中计算得到的残差作为一个新的特征，KNN回归预测模型具有更高的精度，弥补了多元线性回归模型的不足。

being蓓·2023-04-04 17:21

K近邻分类算法的Python代码实现

文章目录问题描述算法方案代码实现代码测试问题描述K近邻算法解决的是机器学习领域中，监督学习类别下的回归和分类问题。监督学习是指利用数据的特征及其对应的标签来训练模型，然后基于模型预测未知的标签。如果标签是离散值，如比赛结果是输或赢、邮件是否为垃圾邮件，则为分类；如果标签是连续值，如某个地区下半年的GDP，则为回归。以下图为例。共有0-F条数据，每条数据分别包含N个特征和一个标签。使用K近邻算法后，

我在开水团做运筹·2023-04-04 14:58

[K最近邻算法KNN]使用案例：酒的分类

用K最近邻算法KNN对酒的类型进行预测。数据来源于sklearn的数据集。

紫昂张·2023-04-04 13:02

KNN算法

一、KNN算法简介K最近邻（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。

我的Doraemon·2023-04-04 13:53

K近邻算法(KNN)及案例（Python）

5.1图片大小调整及显示5.2图像灰度处理5.3图片二值化处理5.4将二维数组转换为一维数组手写数字识别完整代码（单图）参考书籍1算法简介K近邻算法（英文为K-NearestNeighbor，因而又简称KNN

QYiRen·2023-04-04 13:50

01 分类算法 - Logistic回归 - Logit函数

===Logit函数===Odds：比值比（优势比），用来衡量特征中分类之间关联的一种方式。指的是该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值：p/1-pLogit函数，logit(p)=log(Odds)Logit函数我们假设：logit(p)和X之间服从一个线性关系，因为当他们之间呈现线性关系的时候，可以帮助我们做分类。为什么可以这样假设？其实就像hθ(x)=θTX一样，我们假设其呈现线性关系，

白尔摩斯·2023-04-04 12:41

统计学习方法笔记之k近邻算法（附代码实现）

Aengus_Sun·2023-04-04 10:03

Python机器学习iris数据集KNN模型评估

KNN模型评估一、分类问题介绍二、K近邻分类模型（KNN)1.模型介绍2.KNN模型训练3.KNN模型评估评估1：将整个数据集用于训练与测试评估2：分离训练数据与测试数据一、分类问题介绍分类：根据数据集目标的特征或属性

SuperYiY·2023-04-04 00:37

六、集成学习二、集成学习（Bagging、Stacking）

集成学习（EnsembleLearning）KNN、决策树、神经网络等学习器都是单一、独立的，集成学习就是组合多个学习器，最后可以得到一个更好的学习器。

万物皆可代码·2023-04-03 07:15

2019-06-27-4.5 超参数

KNN算法没有模型参数，k是典型的超参数。调参一般说的就是超参数如何寻找到一个好的超参数呢？

逆风的妞妞·2023-04-03 07:40

使用resnet网络实现分类算法

train.pyimportosimporttorch.optimasoptimimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.parallelimporttorch.utils.dataimporttorch.utils.data.distributedimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchv

WX_Chen·2023-04-03 06:23

007 29班第5小分队 2018年9月第一次作业雨汇总

总数：4人文章：4人，实交4人最佳文章.江浩丨007-2166丨践行者题目：敢用这套方法买酒，神仙也忽悠不了你链接：https://mp.weixin.qq.com/s/-vKnnNKOg1h0AtphHnpgKA

觉圣璨在一九九五_·2023-04-03 06:41

KNN Nearest Neighbor K近邻的Python写法

Training的时间复杂度：O(1)Testing的时间复杂度：O(N)K近邻的优点在于，training过程仅仅是存储了所有的trainingdata，且高效，算法简单缺点在于，testing时间过长下面是Python代码：importnumpyasnpclassNearestNeighbor:def__init__(self):passdeftrain(self,X,y):"""XisNby

环境与方法·2023-04-03 06:08

OpenCV+Python 指定物体识别

（特征使用HoG，分类算法使用

音符纸飞机·2023-04-03 05:54

基于树模型的集成算法---Random Forest

在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。

自由调优师_大废废·2023-04-03 03:25

朴素贝叶斯与Python

一、贝叶斯算法引入朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类法，是一种基于概率分布的分类算法。

ghostdogss·2023-04-03 02:35

机器学习：基于逻辑回归对超市销售活动预测分析

订阅专栏案例：机器学习机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器学习：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测决策树算法分析天气、周末和促

i阿极·2023-04-03 01:37

机器学习：基于KNN对葡萄酒质量进行分类

机器学习：基于KNN对葡萄酒质量进行分类作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦！

i阿极·2023-04-03 01:37

机器学习：LightGBM算法原理（附案例实战）

订阅专栏案例：机器学习机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器学习：基于支持向量机（

i阿极·2023-04-03 01:30

机器学习笔记10 -- 回归与聚类算法

回归和聚类线性回归：欠拟合与过拟合->岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习：K-means线性回归原理：回归问题：目标值为连续型的数据应用场景：房价预测，销售额度预测，金融类问题定义：函数关系

whurrican·2023-04-03 01:55

机器学习算法基础(8): 逻辑回归算法和K-means聚类算法

模型的保存和加载fromsklearn.externalsimportjoblib分类算法：逻辑回归逻辑回归：线性回归的式子作为输入，解决二分类问题，也可以得出概率值1、应用场景（基础分类问题：二分类）

weixin_51182518·2023-04-03 01:19

【机器学习】03-转换器和预估器、K-近邻算法、朴素贝叶斯算法、决策树等算法知识

分类算法一、sklearn转换器和预估器1转换器-特征工程的父类fit_transform()fit()计算每一列的平均值、标准差transform()(x-mean)/std进行最终的转换2估计器(sklearn

同学你别跑·2023-04-03 01:56

机器学习算法基础（回归算法、逻辑回归、k-means聚类算法）

API回归性能评估回归评估API两种方法的总结（二）欠拟合与过拟合定义产生原因及解决方法（三）岭回归——带正则项的线性回归正则化岭回归API代码实例——预测波士顿的房价模型的保存与加载代码示例第二部分分类算法

只求毕业·2023-04-03 01:17

机器学习（19）——回归与聚类算法（补充）

线性回归的特征与目标的关系分析1.2线性回归的损失和优化原理1.3优化算法1.4线性回归API1.5波士顿房价预测2欠拟合与过拟合2.1定义2.2原因以及解决办法：2.3正则化类别3线性回归的改进-岭回归4分类算法

WHJ226·2023-04-03 00:24

机器学习实战之线性回归

之前我们学习的机器学习算法都是属于分类算法，也就是预测值是离散值。当预测值为连续值时，就需要使用回归算法。本文将介绍线性回归的原理和代码实现。

罗罗攀·2023-04-02 21:56

安装rknn_toolkit-1.7.1

安装的虚拟环境rknn的python环境为python==3.6本人电脑的配置电脑装配了anaconda，而且配置的是国内的镜像网站，如果有不懂如何配置请移步我的博客Anaconda的镜像源添加和删减电脑的

夏子期lal·2023-04-02 19:14

机器学习：基于AdaBoost算法对信用卡精准营销建立模型（附案例实战）

订阅专栏案例：机器学习机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器学习：基于

i阿极·2023-04-02 18:54

kNN分类器

文章目录前言一，kNN分类器的基本原理二、kNN分类器三、kNN分类器的实现1.实现代码2.运行结果前言KNN学习（K-NearestNeighboralgorithm，K最邻近方法）是一种统计分类器，

rookie g·2023-04-02 15:00

Python+人工智能基础班（通俗易懂版教学）

机器学习线性回归线性回归实战准备单因子线性回归实战多因子线性回归实战六、机器学习逻辑回归使用线性回归解决分类任务使用逻辑回归解决分类任务逻辑回归实战：考试通过预测七、机器学习聚类分析常用聚类算法预测结果矫正KMeans算法实战KNN

后端漫漫·2023-04-02 10:53

100天机器学习实践之第7天

K—近邻分类算法(KNN)KNN是什么？K—近邻算法（简称KNN）是一种虽然简单但很常用的分类算法，也可用于回归分析。

fanzhh·2023-04-02 03:13

四大排序算法之归并排序

说明为了自己学习方便，我这里总结了四大排序算法涵盖了七种排序算法分类算法名称时间复杂度空间复杂度稳定性插入排序直接插入排序希尔排序O(n^2)O(1)O(n^2/3)O(1)稳定不稳定选择排序选择排序堆排序

半夏而凉·2023-04-02 02:41

四大排序算法之插入排序【详解】

目录说明直接插入排序希尔排序说明为了自己学习方便，我这里总结了四大排序算法涵盖了七种排序算法分类算法名称时间复杂度空间复杂度稳定性插入排序直接插入排序希尔排序O(n^2)O(1)O(n^2/3)O(1)

半夏而凉·2023-04-02 02:11

四大排序算法之交换排序

目录说明冒泡排序快速排序说明为了自己学习方便，我这里总结了四大排序算法涵盖了七种排序算法分类算法名称时间复杂度空间复杂度稳定性插入排序直接插入排序希尔排序O(n^2)O(1)O(n^2/3)O(1)稳定不稳定选择排序选择排序堆排序