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KNN
K-近邻算法(
KNN
)
1、k-近邻算法原理简单地说,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。优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点:时间复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围:数值型和标称型。欧几里得距离(EuclideanDistance)欧氏距离是最常见的距离度量,衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。公式如下:image.png2、在scikit-learn库中使用k-近邻算法分类问题:
仙灵儿
·
2023-04-16 13:13
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
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2023-04-15 21:37
python选股
人工智能
机器学习
选股
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1.4.1
KNN
1.4.2
27878678678
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2023-04-15 01:32
#
机器学习
机器学习
人工智能
算法
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
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
python
大数据
flask
layui
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
学习笔记
机器学习
分类
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3.4
KNN
算法分析总结一
小白只对大佬的文章感兴趣
·
2023-04-14 10:36
机器学习
机器学习
算法
分类
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
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2023-04-14 03:15
python
机器学习
数据分析
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
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2023-04-13 17:50
算法
GIS学习
前端
k-近邻算法
算法实现:python
knn
.py#!
华灯初上月影重
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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
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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
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2023-04-13 12:30
深度学习
人工智能
图像处理
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
Java
程序设计基础
二叉树
数据结构
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
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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
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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1.2
KNN
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
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2023-04-12 22:54
机器学习
机器学习
算法
人工智能
迅为iTOP-3568开发板安装 R
KNN
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
RK3568开发板
python
开发语言
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
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2023-04-12 08:44
深度学习
python
去除 FutureWarning报错信息
models={}models['LR']=LogisticRegression()models['LDA']=LinearDiscriminantAnalysis()models['
KNN
']=KNeighborsClassifier
weixin_30414155
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2023-04-12 04:57
开发工具
数据结构与算法
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
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2023-04-11 01:19
机器学习
算法
二叉树
深度学习
数据结构
机器学习
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
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2023-04-11 01:18
机器学习算法及原理
机器学习
算法
人工智能
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
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2023-04-11 01:14
机器学习算法
机器学习
(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
读论文
cnn
深度学习
神经网络
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
kaggle
机器学习
python
sklearn
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_
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2023-04-10 15:32
pytorch
机器学习
python
算法
计算机视觉
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
小白进阶之路
验证码切割
验证码预处理
R
KNN
模型部署(3)—— 模型转换与测试
文章目录1常用API介绍1.1r
knn
初始化及释放1.2r
knn
模型配置1.3PT模型加载1.4r
knn
模型转化1.5模型导出1.6r
knn
运行环境初始化1.7r
knn
模型推理1.8r
knn
性能评估2pth2pt3pt2r
knn
3.1
机器人涮火锅
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2023-04-10 10:57
人工智能
深度学习
pytorch
人工智能
R
KNN
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R
KNN
-Toolkit4.1
机器人涮火锅
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2023-04-10 10:27
人工智能
pytorch
python
人工智能
R
KNN
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 R
KNN
SDK为带有RKNPU的芯片平台提供C语言编程接口,用于用户部署R
KNN
模型。
机器人涮火锅
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2023-04-10 10:27
人工智能
人工智能
计算机视觉
机器学习01案例-预测facebook签到位置
签到位置流程分析: 1)获取数据 2)数据处理 目的: 特征值x 目标值y a.缩小数据范围 2年月日时分秒 c.过滤签到次数少的地点 数据集划分 3)特征工程:标准化 4)
KNN
自由小冰儿
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2023-04-09 21:31
#
人工智能-机器学习
机器学习
KNN
日撸 Java 三百行(11-20天,线性数据结构)
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
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2023-04-09 21:19
Java
程序设计基础
数据结构
【开源项目】模型网络可视化查看器Netron
Netron支持ONNX、TensorFlowLite、Caffe、Keras、Darknet、PaddlePaddle、ncnn、MNN、CoreML、R
KNN
、MXNet、MindSporeLite
hey_girl_
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2023-04-09 17:28
Python
python
深度学习
神经网络
机器学习算法分类概要汇总(一)ML-
KNN
算法(含代码)
一、ML-
KNN
算法算法概要介绍。多标签学习算法是基于
KNN
算法的一种改进算法,这里大概介绍一下ML—
KNN
算法的实现过程,结合一种
lotylotylotyloty
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2023-04-09 12:53
机器学习
深度学习
算法
机器学习:基于逻辑回归和高斯贝叶斯对人口普查数据集的分类与预测
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
i阿极
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2023-04-09 07:16
机器学习案例
机器学习
逻辑回归
python
开发语言
高斯贝叶斯
sklearn分类算法实例(SVC、
KNN
)
文章目录1.数据集2.实验步骤2.1数据预处理*2.1.1分析**2.1.2实践过程*2.2划分数据集2.3选取模型进行定价分类*2.3.1分析**2.3.2实践*①SVC模型分类②
KNN
模型分类总结1
The_Demo
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2023-04-09 06:05
机器学习
机器学习
算法
A.机器学习入门算法[七]:基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
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2023-04-09 04:10
数据挖掘-机器学习
机器学习
数据挖掘
LightGBM
决策树
人工智能
A.机器学习入门算法(八):基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
·
2023-04-09 04:10
数据挖掘-机器学习
机器学习
神经网络
BP神经网络
数据挖掘
人工智能
A.机器学习入门算法(九): 基于线性判别模型的LDA手写数字分类识别
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
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2023-04-09 04:10
数据挖掘-机器学习
机器学习
人工智能
线性判别模型
数据挖掘
数据分析
A.机器学习入门算法(五):基于企鹅数据集的决策树分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
·
2023-04-09 04:09
数据挖掘-机器学习
机器学习
决策树
数据分析
数据挖掘
分类预测
A.机器学习入门算法(六)基于天气数据集的XGBoost分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
·
2023-04-09 04:09
数据挖掘-机器学习
机器学习
数据挖掘
数据分析
人工智能
XGBoost
A.机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
近邻(k-nearest neighbors)分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
·
2023-04-09 04:39
数据挖掘-机器学习
机器学习
数据挖掘
数据分析
KNN分类
鸢尾花分类
A.机器学习入门算法(二): 基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
·
2023-04-09 04:38
数据挖掘-机器学习
机器学习
人工智能
朴素贝叶斯
数据挖局
数据分析
A.机器学习算法入门教程(一): 基于逻辑回归的分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
·
2023-04-09 04:37
数据挖掘-机器学习
机器学习
逻辑回归
数据挖掘
分类预测
鸢尾花分类
A.机器学习入门算法(四): 基于支持向量机的分类预测
相关文章:机器学习算法入门教程(一):基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法(二):基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的
KNN
汀、人工智能
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2023-04-09 03:25
数据挖掘-机器学习
机器学习
支持向量机
数据挖掘
SVM
数据分析
基于DEAP的脑电情绪识别(模型为SVM,
KNN
和决策树,随机森林)完整代码分析
源码见个人主页:https://download.csdn.net/download/qq_45874683/87667984基于DEAP的脑电情绪识别(模型为SVM,
KNN
和决策树,随机森林)完整代码
脑电永不过时
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2023-04-09 01:56
脑电情绪识别
决策树
随机森林
机器学习
Python机器学习:决策树1
昨天学习了
KNN
,今天来看到决策树,这是一种常用的机器学习算法,回归和分类都可以使用,我看着书上的示例,感觉这个和switch或者连续的if、else条件这些控制流一样:图1:简单决策树示例它其实是很朴素的思想
鲁智深坐捻绣花针
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2023-04-08 14:36
Python机器学习
机器学习
决策树
python
Python机器学习:K-邻近算法
K邻近算法(
KNN
),是一种常用的分类或者是回归算法,给定一个训练样本集合D以及一个需要进行预测的样本x,
KNN
的思想很简单:对于分类问题,从所有训练样本集合中找到和x最接近的k个样本,然后通过投票法来选择这
鲁智深坐捻绣花针
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2023-04-08 14:05
Python机器学习
机器学习
python
算法
分类问题的算法总结
目录一、最近邻算法(
KNN
算法)算法原理算法的优缺点关于K的选择二、决策树算法原理算法的优缺点关于剪枝扩展内容三、朴素贝叶斯算法原理算法的优缺点扩展内容四、支持向量机算法原理算法的优缺点五、神经网络分类算法步骤算法优缺点一
派大星先生c
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2023-04-08 11:44
数学建模
算法
分类
机器学习
决策树
深度学习
神经网络可以用来分类吗,神经网络相关问题
二分类的改进版,天生适合多分类;神经网络(如bp神经网络,随机权神经网络,RBF神经网络等);通过建立多个支持向量机或者最小二乘支持向量机分类模型,通过投票算法选择概率最大的分类标签;也可以通过聚类算法(
KNN
「已注销」
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2023-04-08 04:28
机器学习实战-
KNN
工作原理:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,样本集中每个数据都存在标签,即已知样本集中每一数据与其所属分类的对应关系。当输入没有标签的新数据,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的k个分类标签(K-近邻),最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。python代码(python3版本):fromnumpyimport*i
Smiley栗子
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2023-04-07 17:08
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