KNN 第24页

【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

数据处理 | MATLAB实现KNN(K近邻)缺失数据填补

数据处理|MATLAB实现KNN(K近邻)缺失数据填补目录数据处理|MATLAB实现KNN(K近邻)缺失数据填补基本介绍插补描述程序设计参考资料基本介绍用于缺失值插补的单变量方法是估计值的简单方法，可能无法始终提供准确的信息

机器学习之心·2023-01-30 15:29

机器学习10 K最近邻（KNN）

文章目录前提概念实战经验KNN和KMeans区别代码导入模块函数参数方法导入包编程项目流程1,数据准备2,划分训练集和测试集3,构建训练模型4,预测（可能没有）5，准确度全文代码KNN是有监督算法前提KNN

dd112474·2023-01-30 15:28

机器学习算法-knn分类算法与应用

1.kNN分类算法原理1.1概述K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。

BoltBear·2023-01-30 13:33

机器学习算法-KNN代码实现

机器学习算法-KNN代码实现一、KNN算法初步理解二、代码实现1.数据集处理2.创建model3.可视化总结一、KNN算法初步理解统计学习方法书上的解释：给定一个训练数据集，对于新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的

江南汪·2023-01-30 13:02

机器学习 --- 1 分类算法-KNN简介

分类算法-KNN简介简介KNN（K-NearestNeighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，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。

会飞的猪-keqiusha·2023-01-30 13:28

机器学习---KNN算法

kNN:如果一个样本特征空间中的K个中的最相似大多数属于某一个类别，则该样本也是属于这个类别；欧式距离。

灰太狼家的小鸭子·2023-01-30 13:50

Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付

全文链接：http://tecdat.cn/?p=26184在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）相关视频有25个变量：1.ID：每个客户的ID2.LIMIT_BAL：金额3.SEX：性别（1=男，2=女）4.教育程度：（1=研究生，2=本科，3=高中，4=其他

拓端研究室TRL·2023-01-30 12:17

最邻近规则分类-个人笔记

KNN(K-NearestNeighbor)KNN算法是用来实现对待测数据进行分类。我们根据题目就能看出，是找最邻近的进行分类。在这里引入欧氏距离这个概念，其实就是求两个点的距离：。

城峰·2023-01-30 08:02

从零开始的AI·决策树原来这么好理解（附实例代码）

从零开始的AI系列从零开始的AI·机器学习の基本概念从零开始的AI·吃透kNN算法，学完我悟了（附实例代码）从零开始的AI·朴素贝叶斯？

有理想、有本领、有担当的有志青年·2023-01-30 08:26

FastAPI+jwt 最小demo实现

secret依赖组件pipinstallpython-josepipinstallpasslibpipinstallbcrypthttps://mp.weixin.qq.com/s/t-sRteZlhcf2kNn30khKww

Lyong2023·2023-01-30 07:38

机器学习、深度学习与云计算

机器学习i.机器学习（MachineLearning）是一个大的方向，里面包括了很多种approach，比如deeplearning,GMM,SVM,HMM,dictionarylearning,knn

Dan Boneh·2023-01-30 05:09

pytorch模型转onnx-量化rknn（bisenet）

1.pytorch模型转化onnx先把pytorch的.pth模型转成onnx,例如我这个是用Bisenet转的，执行export_onnx.pyimportargparseimportos.pathasospimportsyssys.path.insert(0,'.')importtorchfromlib.modelsimportmodel_factoryfromconfigsimportset

blue_lala·2023-01-29 20:46

【论文阅读】【3d目标检测】point transformer

transformer做点云工作出于点云的随机性transformer正好处理此类问题但是很显然对于大规模的点云直接使用transformer计算量是巨大的所以作者提出来一种新的transformer处理形式，那便是knn

Lukas88664·2023-01-29 17:51

机器学习（三）——逻辑回归（上）

还记得KNN么？KNN是通过一个样本

夏普123·2023-01-29 07:00

基于K-NN方法的语音情感分类实现

主程序:KnnRecognition.m（使用K-NN进行分类需要调用5组特征参数矩阵：A_fear.mat，F

m0_46339497·2023-01-29 07:05

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