KNN 第24页

MATLAB机器学习方法之KNN

KNN算法具体步骤：1、初始化距离为最大值2、计算未知样本和每个训练样本的距离dist3、得到目前k个最邻近样本中的最大距离4、如果dist小于最大距离，则将该训练样本作为K近邻样本5、统计k个最近邻样本中每个类别出现的次数

QLY_8829861·2023-02-05 09:57

【python】数据挖掘分析清洗——缺失值处理方法汇总

缺失值处理方法汇总前言查看缺失值比例基于统计的缺失值处理方法删除填充固定值填充中位数、平均数、众数插值法填充，前值或者后值填充基于机器学习的缺失值填充基于knn算法进行填充基于随机森林进行填充总结本文链接

blankxxc·2023-02-05 08:42

OpenMMLab AI实战营笔记打卡 #第三课

特征提取是指从大量图像中提取许多有用的信息，如颜色、形状等，而特征分类则使用机器学习算法（如决策树、KNN、SVM等）来将提取出的特征与已知的物体或标识进行对比，以达到最终的分类目的。

庆天·2023-02-05 07:09

图像分类基本流程及 KNN 分类器

1.图像分类以及基本流程1.1什么是图像分类所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。虽然看起来挺简单的，但这可是计算机视觉领域的核心问题之一,计算机视觉领域中很多看似不同的问题（比如物体检测和分割），都可以被归结为图像分类问题。1.2图像分类的挑战物体分类与检测的难点与挑战在本文中分为３个层次：实例

jobschu·2023-02-05 07:37

Perceptron & KNN（面试准备）

1、简述感知机模型并证明其收敛性感知机是二分类的线性分类模型，感知机对应于特征空间中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机模型如下：其损失函数为误分类的样本到超平面的几何距离之和（去掉系数）：从而损失函数的梯度为：随机选择一个误分类点，对进行更新，就得到感知机学习算法：每次找一个误分类点作上述操作，直至找到一个超平面将所有点正确分类（若样本点线性可分）。其收敛性的证明也很简单，思路

单调不减·2023-02-05 07:53

对mglearn库的理解之新手上路（如何导入mglearn库开始使用）

一发不可收拾刚搞定了散点图的scatter又遇到了mglearn，有一种痛苦就是机器学习的代码完全看不懂所以，我又开始研究mglearn首先，我遇到了书本一行代码mglearn.plots.plot_knn_regression

GH_learn_IT·2023-02-04 23:42

（sklearn）机器学习（七）分类算法

分类算法1sklrean转换器和预估器2k-近邻算法（KNN算法）3模型选择与调优4朴素贝叶斯算法5决策树6决策树可视化7随机森林1sklrean转换器和预估器1.用于分类的估计器：fromsklearn.neighbors

勇气在前·2023-02-04 18:06

npu开发简介

提供AI应用开发接口：提供RKNN跨平台

Amao_come_on·2023-02-04 14:31

【期末划重点】数据挖掘

数据挖掘重点1、第一章2、第二章3、第三章3.1ID3算法3.2C4.5算法3.3CART算法==（基尼系数）==3.4贝叶斯定理3.6K-最近邻（KNN）4、第四章聚类分析4.1K-means算法4.2

蘼子·2023-02-04 11:31

心脏病预测分析

来预防心脏病发生目录数据初步分析导入数据心脏病数据各字段的相关性性别和患病的关系患心脏病随年龄分布图血压-患病关系运动引起的心绞痛-心率-患病关系大血管数量ca-年龄age-患病关系模型预测数据预处理KNN

设计开发工程师·2023-02-04 09:43

python鸢尾花数据集knn_机器学习（基于Python）重写Knn算法（鸢尾花数据集）

一.问题描述用Python语言实现机器学习KNN算法，并用鸢尾花数据集测试。

在人间贩卖黄昏·2023-02-04 08:43

python 机器学习（二）分类算法-k近邻算法

来源:KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法.计算距离公式:两个样本的距离可以通过如下公式计算

王小鹏的随笔·2023-02-03 23:31

利用KNN分析预测英雄联盟游戏结果

一、简介1、数据获取我是直接在这里下载数据，这个网站还有类型的数据，总体还是比较全面的。2、数据介绍这个数据集收集近一万场钻石一到大师的比赛游戏前十分钟的数据。一共有四十列属性。下面主要介绍一下每个属性的含义。标签含义gameId游戏IDblueWins蓝方是否获胜(同时也是数据的目标值)blueWardsPlaced蓝色方眼数blueWardsDestroyed蓝色方被排眼数blueFirstB

起个名字好难阿·2023-02-03 17:46

计算机视觉常用算法整理

SIFT（尺度不变特征变换）2.SURF（加速稳健特征）3.HOG（梯度直方图）4.Histogram（直方图）5.LBP（局部二值模式）6.Brute-Force（蛮力特征匹配）机器学习常用算法：1.KNN

图灵追慕者·2023-02-03 14:29

k-Means聚类算法实现

首先来说聚类它是一种无监督学习方式，输入的数据集实例中并没有标签，也没有指定的学习任务，算法的结果是产生几个簇，把最相似的数据实例放在一起，而这个相似度的度量，正是算法的核心，本文采用的是基于距离的度量方式（有点类似KNN

Grit_007·2023-02-03 09:10

【点云处理】点云法向量估计及其加速(4)

上一篇文章的示例代码中knn算法实际上主要是分为两个部分：1).KDTree建树;2).根据建好的KDTree做k近邻搜索，从而建立k近邻表。for(autoi=

昌山小屋·2023-02-03 02:32

OpenCV-Python|Feature模块 — drawMatches()与drawMatchesKnn()分析

OpenCV-Python|Feature模块—drawMatches与drawMatchesKnn分析前言分析前言OpenCV-PythonFeature模块主要是实现一些经典的局部特征描述方法。

金渐层猫·2023-02-02 15:23

【yolov5系列】yolov5在瑞芯微RK3566上推理的所需链接记录

该文档链接为：https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2/blob/master/Rockchip_Quick_Start_RKNN_SDK_V1.4.0

magic_ll·2023-02-02 11:24

机器学习面试准备（一）KNN

目录一、简述一下KNN算法的原理?二、KNN算法的三要素三、如何理解K值的选择四、kd树是什么及其作用？五、KNN的优缺点一、简述一下KNN算法的原理?

开始学AI·2023-02-02 10:39

机器学习入门——KNN

KNN算法KNN算法原理KNN算法是传统的分类算法。原理是如果一个样本在特征空间中k个最相似的样本大部分属于某一类别，那么这个样本也属于这个类别。

小佘要加油·2023-02-02 10:36

linux环境下，基于机器学习算法 KNN 的 MPI 并行分类器

目录1.题目2.使用说明3.总体设计4.使用到的MPI库函数5.详细设计6.结果分析7.源码1.题目基于KNN算法的分类器假如你有一个朋友一直使用在线约会网站寻找合适自己的约会对象。

zhuhezhang·2023-02-01 14:14

CS231N作业1KNN

对于每一张测试图像，kNN把它与训练集中的每一张图像计算距离，找出距离最近的ｋ张图像．这ｋ张图像里，占多数的标签类别，就是测试图像的类别。

努力学习做大佬·2023-02-01 11:28

CS231n作业之SVM

前面的代码不贴了,还是跟KNN那个作业一样,加载了数据集并且可视化了一下,下面贴出需要我们自己补充的:首先进入svm.ipynb,根据提示转入linear_svm.pydefsvm_loss_naive

不太冷的莱昂·2023-02-01 11:51

KNN最近邻算法详解与关键技术剖析（理论篇）

一、KNN算法概述K最近邻（K-Nearest-Neighbour,KNN)算法可以说是最简单的分类算法，易于理解，其核心思想就是距离的比较，即离谁最近，就被归类于谁（群体投票的方式）。

少壮不努力，老大敲代码·2023-02-01 10:27

KNN最近邻算法理解

k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。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

桔梗的眼泪·2023-02-01 10:25

knn最近邻算法_k最近邻knn算法

knn最近邻算法目录：(TableofContents:)WhatisKNN?什么是KNN？WorkingofKNNalgorithmKNN算法的工作WhathappenswhenKchanges?

weixin_26712121·2023-02-01 10:54

KNN 最近邻算法（K近邻）

KNN（K-NearestNeighbor）是机器学习入门级的分类算法，也是最为简单的算法。

wangchuang2017·2023-02-01 10:24

KNN最近邻分类算法的简单过程

1.计算测试样本点到所有训练样本点的距离，然后将所有的距离排序；2.选取K个最小距离的样本点，依据K个样本点的标签进行投票分类。

田问渠Carlnait·2023-02-01 10:53

KNN最近邻分类算法梳理

1.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。其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。

Cool_Pepsi·2023-02-01 10:46

KNN 最近邻

K：距离预测点最近的K个值，哪边多算哪边监督学习使用分类算法，且数据比较大导入包importpandasaspdfromsklearnimportneighborsimportnumpyasnp%matplotlibinlineimportseaborntraining_data=pd.DataFrame()training_data['test_1']=[0.3051,0.4949,0.6974

OneArch·2023-02-01 10:44

【机器学习】支持向量机（SVM）算法

1993年提出，并在1995年发表深度学习（2012）出现之前，SVM被认为机器学习中近十几年来最成功，表现最好的算法机器学习的一般框架：训练集=》提取特征向量=》结合一定的算法（分类器：比如决策树，KNN

笑起来贼好看·2023-02-01 09:53

【机器学习】周志华西瓜书第十章降维与度量学习习题--实现k近邻分类器，在西瓜数据集3.0上比较分界边界与决策树分类边界的异同

（2）kNN算法原理阐述k近邻（k-NearestNeighbor，简称kNN）学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：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

弓长纟隹为·2023-02-01 07:09

RKNN Toolkit工具使用总结

开发环境Ubuntu18.04RKNNToolkit工具下载链接：https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit安装RKNNToolkitpip3install

青春须早为,岂能长少年·2023-02-01 07:06

RKNN-Toolkit安装

1pip安装系统依赖首先建立虚拟环境创建python3.6的环境condacreate-nrknnpython=3.6.6#创建新的虚拟环境condaactivaterknn#激活新建的虚拟环境sudoaptinstallpython3

雨浅听风吟·2023-02-01 07:05

rknn环境安装笔记

目录rknn3399Pro简介驱动安装：安装python环境：依赖项安装：安装异常解决：rknn测试例子yoloxonnx导出rknn代码rknn3399Pro简介https://www.ruiyixi.com

AI视觉网奇·2023-02-01 07:34

关于rknn-toolkit的yolov5的例子

一、github的commit版本在rknn-toolkit中有所用yolov5的commit号：c5360f6e7009eb4

Jormungand123·2023-02-01 07:03

瑞芯微 Rockchip RKNN-Toolkit 环境搭建

瑞芯微RockchipRKNN-Toolkit环境搭建flyfishRKNN-Toolkit介绍RKNN-Toolkit是一个软件开发工具包，为用户提供在PC和RockchipNPU平台上的模型转换、推理和性能评估

西西弗Sisyphus·2023-02-01 07:33

tensorflow实现kNN contrastive loss

Notes题目所谓kNNcontrastiveloss是我自己起的名字，指的是[1]的第2条损失，文中叫做Semi-supervisedEmbeddingTerm，形式如下：J(xi,xj)={d(xi

HackerTom·2023-02-01 03:56

手把手教学YOLOV5在RK3568的部署应用及代码实现

RKNN-Toolkit2环境安装RKNN-Toolkit2是用来把pytorch、tf等训练模型导出为rknn模型，供后续NPU加速使用。

智驱力人工智能·2023-01-31 19:35

超详细：KNN与K-means从入门到实战

作者：王同学来源：投稿编辑：学姐1.基本概念1.1KNNk近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。

深度之眼·2023-01-31 12:08

KNN基础使用

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportNearestNeighborssamples=[[0,0,2],[1,0,0],[0,0,1],[1,1,0],[1,1,4],[4,1,0]]samples2=[[1,1,3],[2,1,0]]neighbors_model=NearestNeighbors(n_neighbor

YueTann·2023-01-31 09:02

Day7：K-NN分类算法

KNN没有参数（不对数据潜在分布规律做任何假设），基于实例（不建立明确的模型，而是通过具体的训练实例进行预测），用于监督学习中。K-NN算法怎么工作？

海之瑶·2023-01-30 21:12

Python机器学习基础教程学习笔记（2）——KNN处理Iris数据集

Python机器学习基础教程学习笔记（2）——KNN处理Iris数据集1常规引用importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportmglearn2

neumeng·2023-01-30 21:59

KNN与K-Means的区别

Wikipedia上的KNN词条中有一个比较经典的图如下：KNN的算法过程是是这样的：从上图中我们可以看到，图中的数据集是良好的数据，即都打好了label，一类是蓝色的正方形，一类是红色的三角形，那个绿色的圆形是我们待分类的数据

少林达摩祖师·2023-01-30 21:54

KNN与K-Means算法的区别和共同特点

1、KNN算法与K-Means算法的区别：（1）解决什么问题？

Jasmine0224·2023-01-30 21:54

KMeans算法简介以及其与KNN的区别

(4)重复(2)到(3)步，直到新的质心与原来的簇的中心相等或者两者的距离小于阈值就停止重新划分KNN

不吃·2023-01-30 21:54

kNN与kMeans聚类算法的区别

KNNK-Means目的是为了确定一个点的分类目的是为了将一系列点集分成k类KNN是分类算法K-Means是聚类算法监督学习，分类目标事先已知非监督学习，将相似数据归到一起从而得到分类，没有外部分类训练数据集有

赵大寳Note·2023-01-30 21:24

KNN算法与K-Means算法的区别

首先明确一点KNN与Kmeans的算法的区别：1.KNN算法是分类算法，分类算法肯定是需要有学习语料，然后通过学习语料的学习之后的模板来匹配我们的测试语料集，将测试语料集合进行按照预先学习的语料模板来分类

qq_41800983·2023-01-30 21:24

KNN和kmeans算法的区别

文章目录1.KNN算法2.kmeans算法3.区别1.类型区别2.学习对象区别1.KNN算法KNN算法的定义，简单来说就是通过计算未知样本与所有样本之间的距离，以最近邻者的类别作为决策位置样本类别的唯一依据

WFForstar·2023-01-30 21:54

PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析|数据分享|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅银行数据集我们的数据集描述y-客户是否订阅了定期存款？（二进制：'是'，'否'）我们的目标是选择最好的回归

·2023-01-30 20:41

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