KNN 第22页

机器学习（二）--- KNN（K-Nearest Neighbors）

KNNK-NearestNeighbors简单类比（SimpleAnalogy）KNN：通过你周围的人来判断你是哪一类人Tellmeaboutyourfriends(whoyourneighborsare

williamgavin·2023-03-14 07:01

什么是KNN（K-Nearest Neighbor）？

01KNN的简介虽然名字中由”NN”，但是KNN并不是哪种神经网络，KNN的英文全称叫K-NearestNeighbor，翻译过来就是K邻近算法，K这里可以理解为邻居，你也可以叫它找邻居算法，是机器学习中常用的分类算法

小ai同学1号·2023-03-14 07:31

机器学习算法 --KNN算法（K-Nearest Neighbor）简单理解

KNN算法工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。

-Ausen·2023-03-14 07:27

机器学习算法系列（二十一）-k近邻算法（k-Nearest Neighbor / kNN Algorithm）

这一节我们来学习一个相对简单直观的算法——k近邻算法1（k-NearestNeighbor/kNNAlgorithm）。二、模型介绍 k近邻算法的思想非常的直观：给定一个新样本点时，只需要在

Saisimonzs·2023-03-14 07:53

机器学习实战-52: K最近邻分类算法(k-Nearest Neighbor-KNN)

K最近邻(k-NearestNeighbor-KNN)分类算法属于监督学习算法。

MTVideoAI·2023-03-14 07:53

K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法

概述K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。它没有训练的过程，它的学习阶段仅仅是把样本保存起来，等收到测试集之后再进行处理，属于“懒惰学习”。

木杉Vincent·2023-03-14 07:49

K近邻算法(k-Nearest Neighbour, KNN)

《机器学习》周志华k近邻学习《统计学习方法》李航k近邻法KNN算法思想k-最近邻(k-NearestNeighbour,kNN)算法是一种基本分类与回归方法，属于监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本

　木夕敢敢·2023-03-14 07:37

机器学习--KNN(K- Nearest Neighbor)

1、KNN（K-NearestNeighbor）法-----K最邻近法KNN算法的核心思想是：如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性

@硬train一发·2023-03-14 07:34

机器学习：朴素贝叶斯模型算法原理（含实战案例）

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

AOAIYII·2023-03-13 15:13

监督学习和无监督学习

监督学习（supervisedlearning）无监督学习（unsupervisedlearning）监督学习无监督学习标签/目标有无用途分类、回归聚类、密度估计常用算法kNN、决策树、朴素贝叶斯K-均值分类

寒星I·2023-03-13 11:55

香橙派5使用NPU加速yolov5的实时视频推理（二）

三、将best.onnx转为RKNN格式这一步就需要我们进入到Ubuntu20.04系统中了，我的Ubuntu系统中已经下载好了anaconda，使用anaconda的好处就是可以方便的安装一些库，而且还可以利用

孙启尧·2023-03-13 10:47

机器学习作业一：使用k-近邻算法实现手写数字识别（1）+（2）

文章目录一、k-近邻算法二、k值的选取及归一化的重要性三、k近邻算法的一般流程四、使用KNN进行手写数字识别的步骤五、主要代码六、算法缺点七、使用sklearn库实现简单的KNN算法实例八、参考一、k-

alivefdy·2023-03-13 07:58

2.k-近邻算法(KNN)

概述KNN算法是一种基本分类与回归方法，采用不同的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：计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。

Gene_Chung·2023-03-12 10:29

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·2023-03-12 04:51

安装yapi插件cross-request

一、下载插件：链接:https://pan.baidu.com/s/1dzXdHYABkNNNGuUu16YadQ密码:utf1注：网上有的插件是有问题的。如果遇到插件不行，可换一个。

abelweiwencai·2023-03-12 00:09

当我用scikit-learn做分类问题，都会做些什么

[1]本篇文章记录了用scikit-learn框架下以KNN对数据集进行分类预测时的一个完整步骤。下文涉及下面内容：实例介绍数据准备选择模型训练模型测试模型保存模型用模型进行预测实例介绍建议在开始

南宋临安府·2023-03-11 12:03

sklearn svm如何选择核函数_【笔记】sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数...

sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数sklearn中的SVM的使用SVM的理论部分需要注意的是，使用SVM算法，和KNN算法一样，都是需要做数据标准化的处理才可以，因为不同尺度的数据在其中的话

weixin_39632728·2023-03-11 07:16

我的部分Tasker配置

可能需要的插件软件，请自行下载：TouchTask、Mixplore、Airpods多次双击控制音乐taskerprofile://H4sIAAAAAAAAAO1XzWrbQBA+x08hBAkNNNafZclEFii2DiZ2UmKTUnowi7Sxt5ElsdqY

淳帅二代·2023-03-11 05:15

Python KNN k-邻近算法手动实现及分析分类、回归、糖尿病预测实战

PythonKNNk-邻近算法算法原理\qquadk-邻近算法的核心思想是未标记样本的类别，由距离其最近的k个邻近投票来决定。

Rp_·2023-03-10 22:04

跟我一起学scikit-learn15：K-近邻算法

KNN（K-NearestNeighbor，K-近邻算法）算法是一种有监督的机器学习算法，可以解决分类问题，也可以解决回归问题。

金字塔下的小蜗牛·2023-03-10 22:03

机器学习2：KNN算法

KNN算法KNN算法一、KNN概述1.KNN算法的原理2.KNN算法的优缺点3.KNN算法的参数二、使用KNN算法进行分类1.生成已标记的数据集2.模型的选择3.对一个新样本预测4.结果可视化三、示例：

shi_jiaye·2023-03-10 22:32

【Scikit-Learn】k-近邻算法实例

本文首先通过交叉验证来选择模型从3种模型中选择出最优模型KNN，然后绘画出KNN的学习曲线。由于该糖尿病数据集含有8个特征，并不能进行可视化。因此本文选

o(*￣︶￣*)o__小肉松·2023-03-10 22:00

Python KNN K-近邻分类器

knn分类器被认为是一种懒惰的分类方式，他是依据周边邻居的分类做出的决策。

River Chandler·2023-03-10 22:29

机器学习：学习KMeans算法，了解模型创建、使用模型及模型评价

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

AOAIYII·2023-03-10 22:59

机器学习：基于神经网络对用户评论情感分析预测

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

AOAIYII·2023-03-10 22:59

数据分析：基于K-近邻(KNN)对Pima人糖尿病预测分析

数据分析：基于K-近邻(KNN)对Pima人糖尿病预测分析作者：AOAIYI作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：AOAIYI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

AOAIYII·2023-03-10 22:58

检索类机器人

分类：贝叶斯分类：基于贝叶斯公式KNN：k近邻的算法，把很多个向量聚合到一点，找最高分数的点SVM：利用多维的超平面对线性不可分的

jenye_·2023-03-10 21:02

ML 监督学习分类 K近邻算法

KNN“物以类聚，人以群分”：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。ExampleExampleKNN算法既可以分类又可以回归。

XinY_VV·2023-03-10 19:13

KNN与交叉验证

KNN分类算法分类：将一个未知归类的样本归属到某一个已知的类群中。预测：可以根据数据的规律计算出一个未知的数据。

心中有高数·2023-03-10 15:47

k近邻(KNN)模型详细解读 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包含：1.走近k近邻-你周围的人决定了你是怎样的人2.重要概念3.k近邻算法的数学形式4.k近邻模型的直观认识5.如何计算距离6.k值的选择7.k近邻算法的损失函数8.kd树数据结构9.搜索kd树KNN

舟晓南·2023-03-10 00:12

关于字体反爬

解决方法：OCR...辅助工具：网页版>FontEditor，python库>fonttools补充一个难度三的解决方案：使用Knn算法处理，具体见k近邻算法解决字体反爬手段

Fathui·2023-03-09 16:15

#开始记日记#963 北欧美食的另一个高峰—哥本哈根Geranium

https://mp.weixin.qq.com/s/1VuXQsd3Zi0HyiKnNepEkA有兴趣的可以看看。图片发自App

董克平日记·2023-03-09 02:43

机器学习：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测

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

AOAIYII·2023-02-28 19:12

机器学习：线性回归分析女性身高与体重之间的关系

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

AOAIYII·2023-02-26 07:29

机器学习：基于主成分分析（PCA）对数据降维

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

AOAIYII·2023-02-26 07:26

【阿旭机器学习实战】【33】中文文本分类之情感分析--朴素贝叶斯、KNN、逻辑回归

【阿旭机器学习实战】系列文章主要介绍机器学习的各种算法模型及其实战案例，欢迎点赞，关注共同学习交流。目录1.查看原始数据结构2.导入数据并进行数据处理2.1提取数据与标签2.2过滤停用词2.3TfidfVectorizer将文本向量化3.利用不同模型进行训练与评估3.1朴素贝叶斯模型3.2k近邻模型3.3逻辑回归模型1.查看原始数据结构关注GZH：阿旭算法与机器学习，回复：“ML33”即可获取本文

阿_旭·2023-02-25 08:23

《机器学习实战》知识总结及代码解析（1）K-近邻算法

@《机器学习实战》@K-近邻算法1K-近邻算法（k-NearestNeighbor，KNN优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高、空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型1.1工作原理存在一个样本数据集合

My Life2022·2023-02-25 07:01

(k-nearest neighbor的缩写KNN) 原理详解

基于实例的学习已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。基于实例的方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上，很多技术只建立目标函数的局部逼

磨剑88888·2023-02-25 07:30

python机器学习小记——基于K近邻(k-nearest neighbors)模型的分类&回归

【阿里天池云-龙珠计划】python机器学习小记目录【阿里天池云-龙珠计划】python机器学习小记一、算法原理及应用介绍二、基于Demo数据集的kNN分类三、基于莺尾花数据集的kNN分类四、模拟数据集

陈灿 Cedric·2023-02-25 07:26

NFTScan 与 KNN3 在 NFT 数据层面达成合作伙伴关系

近日，NFT数据基础设施NFTScan与KNN3达成合作伙伴关系，双方将在NFT数据层面展开合作，为KNN3协议和产品提供专业的NFT数据服务。

·2023-02-24 16:21

机器学习实战-knn_手写识别

这个是《机器学习实战》的第二个实例，用kNN算法实现手写识别，识别0-9这几个数字；要实现手写识别功能，首先将图像数据转换为矩阵或者向量形式，本例使用32*32的二值图像，转化成1*1024的数组，具体代码如下

z0905073007·2023-02-24 07:59

[机器学习实战-kNN算法]约会网站问题和手写数字系统实例

链接如下：一、实验目的二、实验内容与设计思想三、实验使用环境四、实验步骤和调试过程4.1通过简单例子理解k-近邻算法4.2分析k-近邻算法在改进约会网站中的应用4.2.1题目说明4.2.2源代码解析（运用kNN

Vanish_丶·2023-02-24 07:58

机器学习--K近邻算法（KNN）（2）

一、简介K-Nearest-Neighbor算法是一种常用的监督学习算法，它没有显式的训练过程，是‘懒惰学习’的显著代表，此类学习算法仅在训练阶段将训练集保存起来，训练时间开销为0，待收到测试样本后在进行处理k近邻模型的三要素：K值选择、距离度量、分类评价规则二、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。在分类任务中，可使用

太原浪子·2023-02-24 07:54

机器学习--K-近邻（KNN）算法

一、简单k-近邻算法本文将从k-近邻算法的思想开始讲起，使用python3一步一步编写代码进行实战训练。并且，我也提供了相应的数据集，对代码进行了详细的注释。除此之外，本文也对sklearn实现k-近邻算法的方法进行了讲解。实战实例：电影类别分类、约会网站配对效果判定、手写数字识别。本文出现的所有代码和数据集，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：Github代码地址1、k-近

柚子一只·2023-02-24 07:19

机器学习-k近邻算法(kNN)

简单的说，kNN算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。kNN算法优缺点以及使用范围：优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定；缺点：计算复杂度高，空间复杂度高使用数据范围：数值型和标称型。

pcb931126·2023-02-24 07:48

基于pyhton3.6-机器学习实战-kNN代码解释

本人是一名数学系研究生，于2017年底第一次接触python和机器学习，作为一名新手，欢迎与大家交流。我主要给大家讲解代码，理论部分给大家推荐3本书：《机器学习实战中文版》《机器学习》周志华《统计学习方法》李航以上3本书，第一本是基于python2的代码实现；剩余两本主要作为第一本书理论省略部分的补充，理论大部分都讲得很细。博客上关于机器学习实战理论解释都很多，参差不齐，好作品也大都借鉴了以上

薛定谔的幸运猫·2023-02-24 07:15

机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价

机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价文章目录机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价一、实验目的二、实验原理三、实验环境四、实验内容五、实验步骤1.数据读取2.数据理解3.数据准备

AOAIYII·2023-02-24 07:43

机器学习-基于KNN及其改进的汉字图像识别系统

一、简介和环境准备knn一般指邻近算法。邻近算法，或者说K最邻近（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。而lmknn是局部均值k最近邻分类算法。

牛大了2022·2023-02-24 07:11

【正点原子Linux连载】第五章 RKMedia编译和使用摘自【正点原子】ATK-DLRV1126系统开发手册

第五章RKMedia编译和使用5.1RKMedia编译Rkmedia是RK官方封装一层简易的API，把RGA、MPP、RKNN等等这些接口封装成高级的接口。

正点原子·2023-02-21 11:05

鸢尾花数据集（KNN、决策树、朴素贝叶斯分析）

目录1、问题描述2、数据准备与数据预处理2.1收集数据2.2划分数据集3、数据可视化4、模型基本原理与算法实现4.1KNN算法基本原理及主程序4.2决策树模型算法及基本原理4.3朴素贝叶斯算法及基本原理

keeeeeenon·2023-02-19 01:20

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