KNN分类算法

常见的分类算法

在机器学习领域中，分类算法是最常用的一种算法，其主要目的是将数据集划分成不同的类别，以便对数据进行分析和预测。在实际应用中，分类算法被广泛应用于文本分类、情感分析、图像识别、信用评级等领域。
调钟师·2023-12-21 01:01

机器学习算法--朴素贝叶斯(Naive Bayes)

实验环境1.python3.72.numpy>='1.16.4'3.sklearn>='0.23.1'朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（NaiveBayes,NB)是应用最为广泛的分类算法之一。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-21 00:51

机器学习之朴素贝叶斯（Naive Bayes）附代码

尽管这个假设在实际情况中并不总是成立，但这种简化有助于降低计算复杂度，使得朴素贝叶斯成为一个简单而有效的分类算法。贝叶斯定理：在贝叶斯定理中，我们通过先验概率和条件概率来计算后验概率。
贾斯汀玛尔斯·2023-12-20 21:42

KNN&朴素贝叶斯（根据已知推测未知）

KNN（哲学思想：物以类聚，人以群分）KNN算法原理及示例1：向量化画点，计算欧式距离：可行代码展示：#!
术业有专攻，闻道有先后·2023-12-20 20:46

【机器学习】应用KNN实现鸢尾花种类预测

目录前言一、K最近邻（KNN）介绍二、鸢尾花数据集介绍三、鸢尾花数据集可视化四、鸢尾花数据分析总结嗨！我是Filotimo__。很高兴与大家相识，希望我的博客能对你有所帮助。
Filotimo_·2023-12-20 18:35

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归是一个二分类算法，它用于预测目标变量的取值为两个类别之一。
贾斯汀玛尔斯·2023-12-20 11:17

关于前端学习的思考-浮动元素嵌套块级元素12.18

1、块级元素嵌套浮动元素先摆图片，当橘色的盒子高度减少的时候，NKADTBPKNN并不会减少。如何解决呢？
Stephen Qiao·2023-12-20 06:11

决策树算法一：hunt算法，信息增益（ID3）

决策树入门决策树是分类算法中最重要的算法，重点决策树算法在电信营业中怎么工作？为什么叫决策树？因为树的叶子节点是我们最终预判的结果。决策树如何来？根据训练样本建立。问题1：为什么费用变换率放第一个？
AppleYRY·2023-12-19 22:53

朴素贝叶斯

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，但是朴素贝叶斯却是生成方法。
owolf·2023-12-19 19:46

玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用

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·2023-12-18 11:40

【机器学习】简单认识监督学习

简单认识监督学习⭐️Supervisedlearning⭐️Examples⭐️Specificexample⭐️两种类型的监督学习算法回归算法分类算法⭐️总结Hi~大家好呀！
釉色清风·2023-12-18 10:21

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法概述朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，是应用最为广泛的分类算法之一。发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。
unhurried人生——冕临·2023-12-18 10:58

机器学习笔记

关键词：数据模型预测2.机器学习算法分类2.1监督学习数据集有标签监督学习三要素：模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法：Knn，朴素贝叶斯，svm，决策树与随机森林，
偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

非线性回归的实现方式

非线性回归的实现方式1.多项式回归：2.决策树回归：工作原理3.随机森林回归(更高级的集成方法)：工作原理4.支持向量回归（SVR）：工作原理5.K近邻回归（KNN回归）：工作原理6.神经网络回归：工作原理总结本文介绍多种非线性回归的实现方法
twinkle 222·2023-12-17 13:00

2018文章集合

机器学习实战该系列讲解了经典机器学习算法的原理（KNN，决策树，SVM，k-means，pca等），并从伪代码入手，一步步深入到各种算法的Python实现。
罗罗攀·2023-12-17 08:22

机器学习中的分类算法详细介绍一（KNN、决策树）

机器学习中的分类算法有：KNN算法、决策树、随机森林、SVM、极限学习机、多层感知机（BP神经网络）、贝叶斯方法。
摸鱼的机器猫·2023-12-17 07:21

【机器学习】KNN算法对鸢尾花进行分类

目录一、KNN算法的理解：1.算法概述KNN算法的主要步骤：二、KNN算法实现鸢尾花分类1.鸢尾花数据集介绍2.获取数据集3.数据集可视化4.统计型转置5.数据直方图6.散点图三、KNN总结四、实验总结
咕噜咕噜....·2023-12-17 02:15

机器学习：KNN算法实现对鸾尾花的分类

使用knn算法对鸢尾花数据进行分类，分类过程如下：（1）将鸾尾花数据分为训练集和测试集，用来读取数据。（2）处理训练集数据，将数据重拍，变量与标签分离。
何叔傲·2023-12-17 02:33

机器学习中的混淆矩阵

让混淆矩阵不再混淆混淆矩阵是用于总结分类算法性能的技术。如果每个类中的样本数量不等，或者数据集中有两个以上的类，则仅用分类准确率作为评判标准的话可能会产生误导。
yangzhibo124·2023-12-16 22:13

【基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘】

我们将运用SVM算法、决策树算法、KNN算法以及随机森林算法，通过ROC曲线、混淆矩阵等
爱欲无极·2023-12-16 21:23

机器学习---KNN案例

1、相亲案例importnumpyasnpimportoperator#matplotata测试数据集的某行，dataSet训练数据集，labels训练数据集的类别，kk的值defclassify(normData,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape[0]#print'dataSetSize长度=',dataSetSize#当前点到所有点的坐标差
30岁老阿姨·2023-12-16 20:24

玩转大数据15：常用的分类算法和聚类算法

前言分类算法和聚类算法是数据挖掘和机器学习中的两种常见方法。它们的主要区别在于处理数据的方式和目标。分类算法是在已知类别标签的数据集上训练的，用于预测新的数据点的类别。
沛沛老爹·2023-12-16 16:30

cs231n作业-assignment1

assignment1(cs231n)文章目录assignment1(cs231n)KNN基础计算distances方法一：双层循环计算distances方法二：单层循环计算distances方法三：无循环根据
momentum_·2023-12-16 14:30

机器学习算法：K-NN（K近邻算法）

1.简介K-NearestNeighborsk-最近邻算法，也称为kNN或k-NN，是一种非参数、有监督的学习分类器，它使用邻近度对单个数据点的分组进行分类或预测。
冷冻工厂·2023-12-16 14:58

KNN缺失值的插补原理介绍（你肯定需要）

一、前言缺失值是数据处理过程中不可跳过的一个步骤！当然，如果你的数据不存在缺失值，那就不需要这个文档了！你可能需要查看一下异常值了！！！现在我们来理解一下缺失值（类型）：完全随机缺失（missingcompletelyatrandom，MCAR）：指的是数据的缺失是随机的，数据的缺失不依赖于任何不完全变量或完全变量。空值的出现与数据集中已知或者未知的特征是完全无关的（没有任何已知特征与其相关，类似
Xiaofei@IDO·2023-12-16 14:26

使用KNN算法进行缺失值填补的详解及实践

使用KNN算法进行缺失值填补的详解及实践缺失值是数据分析中常见的问题之一。当数据集中存在缺失值时，为了保持数据的完整性和准确性，我们需要进行缺失值的填补。
PixelEnigma·2023-12-16 14:17

GEE机器学习——利用kNN分类器器方法进行土地分类和精度评定

kNN分类器方法的具体介绍k最近邻（k-NearestNeighbors，kNN）分类器是一种常用的机器学习算法，用于对数据进行分类。
此星光明·2023-12-16 14:43

使用rknn-toolkit2将paddleseg模型导出rknn模型

目录安装paddle2onnx环境将paddle模型导出onnx模型安装rknn-toolkits转化rknn模型安装paddle2onnx环境首先创建一个python虚拟环境condacreate-npaddle2onnxpython
telllong·2023-12-16 13:23

机器学习支持向量机（SVM）

svm是一种分类算法，分类算法的起源来自于logstic算法。svm也从logstic延续一些概念如线性分类器和决策边界。然而，svm和l
kk要读书·2023-12-16 12:03

对于分类任务当样本较少时，什么算法较为合适？

当样本较少时，可以考虑使用以下算法：1朴素贝叶斯分类器（NaiveBayes）：朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法，它假设所有特征都是相互独立的，并基于贝叶斯定理进行分类。
有Li·2023-12-16 11:43

【machine learning for everyone 人人都可以学的机器学习】系列文章 1【数据预处理、KNN、朴素贝叶斯、线性回归、SVM、Neural Net】

machinelearningforeveryone人人都可以学的机器学习文章目录machinelearningforeveryone人人都可以学的机器学习前言数据数据集处理模型相关kNNNaiveBayesLogRegressionsvcNeuralNet
weixin_40293999·2023-12-16 05:05

KNN（k-Nearest-Neighbors）算法阶段总结

代码如图所示KNN的过程代码1：frommathimportsqrt//导入平方根函数distance-=【】forx_traininX_traind=sqrt(np.sum((x_train-x)**
木子知日木·2023-12-16 04:28

机器学习-最近邻算法（knn)

上面笔记只说了knn的最常出现的一种分类方式，下面还将补充一些其他方式。
^～行梯～^·2023-12-15 22:55

机器学习-K最近邻（KNN）算法

在机器学习算法里面，KNN算法也相当与这个角色。定量说一下：理解代码核心不超过5分钟，从零写KNN代码不超过5行。看到这里估计大家知道我想说明什么了。没错，KNN算法就是一种分类算法。
Alpha-小庄·2023-12-15 22:25

机器学习----knn算法

1.题目分析使用原生python实现knn分类算法，并使用鸢尾花数据集。knn算法介绍KNN（k-NearestNeighbor）算法，即k最近邻算法。
今天头禿了吗·2023-12-15 22:19

机器学习---KNN最近邻算法

1、KNN最近邻算法K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一，有监督算法。
30岁老阿姨·2023-12-15 22:16

【已解决】RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasSgemm( handle, opa, o

前情提要今天来复现一下WaterKnn，这个项目的话遇到的问题不算很多，所以就长话短说。
鳗小鱼·2023-12-15 20:49

机器学习-回归问题(Regression)

前言与KNN分类任务预测的输出为离散型不同.在机器学习中，回归任务是用于预测连续数值型变量的任务。
懒猫gg·2023-12-14 23:11

机器学习-分类问题

知道了回归问题的处理方式,分类问题才是机器学习的重点.从数据角度讲,回归问题可以转换为分类问题的微分逻辑回归逻辑回归（LogisticsRegression）,逻辑回归虽然带有回归字样，但是逻辑回归属于分类算法
懒猫gg·2023-12-14 23:48

大创项目推荐 垃圾邮件(短信)分类算法实现 机器学习 深度学习

文章目录0前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(
laafeer·2023-12-14 13:20

yolov5训练自己的pt文件,转onnx，再转成rknn，到RK3588开发板运行测试

一、训练自己的模型yolov5训练好自己的模型，例如训练完后，名称为best.pt，路径为runs/exp/weights/best.pt。采用detect.py文件验证best.pt可以正常检测目标，再进行下一步工作。二、pt转onnx修改utils/yolo.py文件的后处理部分，将classDetect(nn.Module)类的子函数forward由defforward(self,x):z=
helloworld_fang·2023-12-06 03:20

2021科大讯飞广告图片素材分类算法挑战赛—参赛总结

2021科大讯飞广告图片素材分类算法挑战赛—参赛总结目录2021科大讯飞广告图片素材分类算法挑战赛—参赛总结摘要赛题任务数据分析模型选择训练方案模型融合赛题得分写在最后摘要比赛网址：https://challenge.xfyun.cn
七里香还是稻香·2023-12-06 02:28

Python实现FA萤火虫优化算法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.项目背景萤火虫算法（Fire-flyalgorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出,作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(
胖哥真不错·2023-12-05 20:19

决策树 算法原理

决策树算法是一种归纳分类算法它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对
小小程序○·2023-12-05 10:59

KNN算法实战-健康医疗

健康医疗算法建模knn算法建模构建微观数据和疾病之间的关系knn调整超参数，准确率提升数据归一化、标准化，提升更加明显算法实战导入包importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromskl
阿龙的代码在报错·2023-12-05 10:47

十四、机器学习进阶知识：KNN分类算法

文章目录1、KNN分类介绍2、KNN分类核心要素3、KNN分类实例1.1鸢尾花分类1.2手写数字识别1、KNN分类介绍分类是数据分析中非常重要的方法，是对己有数据进行学习,得到一个分类两数或构造出一个分类模型
七层楼的疯子·2023-12-05 05:34

感知器（Perceptron）详解以及实现

感知器（Perceptron）详解感知器是一种简单的线性二分类算法，它是神经网络和深度学习的基础之一。感知器的核心概念感知器模型基于将输入特征加权求和，然后应用激活函数来决定输出类别。
h52013141·2023-12-04 08:38

简单的最小距离分类器

最小距离分类器最小距离分类器（MinimumDistanceClassifier）是一种简单的分类算法，它基于计算数据点到不同类别中心的距离来进行分类。它通常用于二维或多维数据的分类。
h52013141·2023-12-04 08:08

KNN 最邻近

一、KNN介绍既可以做回归也可以做分类k邻近的3要素（1）选择合适的K（一般选奇数）：通过交叉验证来选（2）距离选择：欧式距离、曼哈顿距离、余弦值、相关度（3）决策规则：投票、均值算法流程（1）把一个物体表示成向量
李静数据分析·2023-12-04 03:49

栅格数据的空间分析——多元分析

1.ISO聚类：ISO（InteractiveSelf-organization）聚类，即迭代式自组织聚类方法，是最常用的非监督分类算法。
进击的码农设计师·2023-12-04 02:44
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