KNN 第20页

A.机器学习入门算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测

汀、人工智能·2023-04-09 04:09

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

汀、人工智能·2023-04-09 04:39

A.机器学习入门算法（二）: 基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测

汀、人工智能·2023-04-09 04:38

A.机器学习算法入门教程（一）: 基于逻辑回归的分类预测

汀、人工智能·2023-04-09 04:37

A.机器学习入门算法（四）: 基于支持向量机的分类预测

汀、人工智能·2023-04-09 03:25

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·2023-04-09 01:56

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·2023-04-08 14:36

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·2023-04-08 14:05

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·2023-04-08 11:44

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」·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·2023-04-07 17:08

机器学习算法概述

线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类04基于网格的聚类05基于模型的聚类3分类：01逻辑回归02朴素贝叶斯分类器03SVM算法：04KNN05

dengdengwb·2023-04-07 14:48

我用 Python 构建一套电影推荐系统

本文将余弦相似度与KNN、Seaborn、Scikit-learn和Pandas结合使用，创建一个使用用户评分数据的电影推荐系统。

Python数据开发·2023-04-07 11:52

KNN机器算法入门【Python】：实现手写数字识别

人生苦短，我用pythonKNN可以说是最简单的分类算法之一同时，它也是最常用的分类算法之一。

蚂蚁爱Python·2023-04-07 07:04

iTOP-3568开发板NPU使用安装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-openc

mucheni·2023-04-06 22:29

KNN算法-5-KNN算法总结

KNN的优点1、KNN算法是一个非常简单的算法，理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归2、天然解决多分类问题，也可用于回归问题3、和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感

从来只看自己_7faa·2023-04-06 17:41

[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

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

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

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

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

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

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

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

机器学习算法：K近邻(k-nearest neighbors)初探

KNN的介绍和应用KNN（K-NearestNeighbor）算法是一种基于实例的学习算法，也是一种常见的分类算法。

吃肉的小馒头·2023-04-01 22:36

关于whl,你想知道的

说白了，.whl就是python的压缩包举个栗子：rknn_toolk

gaoenyang760525·2023-04-01 19:38

最近规则分类算法（KNN算法）

1、综述1.1Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法1.2分类(classification)算法1.3输入基于实例的学习(instance-basedlearning),懒惰学习(lazylearning)2、例子预测电影的类型3、算法详述3.1算法流程：为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照，选择K，计算未知实例与已知实例的距离。选择最近K个已知实例，根据少数服从多

遇见百分百·2023-04-01 02:35

cs231n作业：Assignment1-KNN

加载数据集#LoadtherawCIFAR-10data.cifar10_dir='cs231n/datasets/cifar-10-batches-py'X_train,y_train,X_test,y_test=load_CIFAR10(cifar10_dir)#Asasanitycheck,weprintoutthesizeofthetrainingandtestdata.print('Tr

Diane小山·2023-03-31 18:22

《机器学习》周志华第十章

10.1K近邻学习【KNN】常用监督学习方法，基于实力学习模型，"懒惰学习"(存样不训，收测样再处理，与其相对的是"急切"学习)工作机制:给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中，与其距离最靠近的K个训练样本

Keqis·2023-03-31 03:34

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