KNN 第28页

Yolov5笔记--RKNN推理部署源码的粗略理解

1--基础知识①Yolov5的输出格式一般为a×b×c×85的形式，其中a*b*c表示框的数目，85则涵盖框的位置信息（x，y，w，h）、置信度Pc和80个类别的预测概率c1，...，c80。下图展示了不同版本Yolov5的输出信息：②阈值过滤锚框简要介绍两种过滤锚框的方法：A：利用置信度（box_confidence，即Pc）和预测概率（box_class_probs，即c1，...，c80）计

憨豆的小泰迪·2023-01-05 01:14

rknn3399pro 2小时入门指南（五）tflite转化成rknn

目录1.往期回顾2.简述3.模型转化、量化4.模型评估1.往期回顾rknn3399pro2小时入门指南（一）基础概念和基本开发流程rknn3399pro2小时入门指南（二）RKNN刷机攻略详解rknn3399pro2

熊猫小妖·2023-01-05 01:14

rknn教程

RKNN安装apirknn.configrknn.buildrknn.load_rknnrknn.init_runtimerknn.inferenceinference基于onnx三个输出的推理基于onnx

小涵涵·2023-01-05 01:40

Mediapipe 手势模型转换rknn

mediappipe手势模型低端设备RK3568推理GPU占用比较高尝试3568平台NPU进行推理一下进行tflite模型转换rknn模型手部坐标模型图准备rknn-tookit21.3.0以上环境进入

江太翁·2023-01-05 01:06

博途PLC BP神经网络自整定PID(SCL代码)

再复杂点的有逻辑回归，贝叶斯，决策树，KNN,套袋法等。BP神经网络PID的simulink仿真详

RXXW_Dor·2023-01-04 18:42

局部线性回归（Locally Weighted Linear Regression）

增加的局部加权，类似KNN的思想，离待遇测点距离越近的点，权值越大，近似得到预测

飞飞小鱼L·2023-01-04 18:01

NEFU数据科学导论(七)分类问题

概念包括学习和分类两个过程监督学习从数据中学习一一个分类模型或决策函数称为分类器(classifier)分类器对新的输入进行输出的预测,称为分类,输出变量Y取有限个离散值二、常用分类算法提升方法2.1评价指标准确率精确率与召回率三、KNN

NEFU-Go D 乌索普·2023-01-04 15:29

cs231n作业：Assignment1-KNN

note:曼哈顿距离依赖于坐标系统的选择（向量中的元素可能都有实际的意义）d1(I1,I2)=∑p∣I1p−I2p∣d_{1}(I_{1},I_{2})=\sum_{p}|I_{1}^{p}-I_{2}^{p}|d1(I1,I2)=∑p∣I1p−I2p∣欧式距离对距离的排序不会受到坐标系统的影响d2(I1,I2)=∑p(I1p−I2p)2d_{2}(I_{1},I_{2})=\sqrt{\sum_

mrcoderrev·2023-01-04 11:40

传统目标跟踪——（结合 KNN 背景减法、MeanShift 和kalmanfilter）

【计算机视觉】实现一个结合了KNN背景减法、MeanShift和kalmanfilter的行人跟踪器。

平行世界里的我·2023-01-04 11:09

cs231n学习笔记 assignment1 knn

**cs231n学习笔记assignment1knn**线性分类器–K近邻分类器：测试图片与和他相邻最近的K个训练集图片比较，然后将它认为最相似的那个训练集图片的标签赋给这张测试图片。

544_·2023-01-04 11:08

CS231n KNN笔记

CS231nKNN笔记文章目录CS231nKNN笔记1.参考课程笔记翻译2.笔记内容摘录2.1.最近邻和K-近邻思想简述2.2准确率2.3.

Cc1924·2023-01-04 11:36

cs231n_2020 作业knn笔记

NearestNeighbor分类器L1距离计算：与分别代表训练与测试图像，对两图像逐个像素做差，所得结果即为L1值（如下图所示）L1插值越大，代表test图片与train图片差异越大。L2距离公式：代码笔记：1.notbook导入包设置plt#此处为notebook部分代码importrandomimportnumpyasnpfromcs231n.data_utilsimportload_CIF

一个客户，两个客户·2023-01-04 11:35

cs231n 笔记 NN&KNN

很多计算机视觉问题能转化为图片分类问题。图片分类中有那些问题：1.角度变化2.大小变化3.形状变化，物体不一定是刚体，有可能极端变形4.部分遮挡5.光照条件6.背景杂斑7.同一物体但是外观不同，比如椅子，可能有很多种不同的外观图片分类问题所用到的方法一般是数据驱动的方法NN算法：1.训练时只是记住所有训练数据2.分类预测时把测试数据和所有记住的数据比较，找出距离最小的那张图的标签值，即为预测值KN

lzy我就来随便逛逛·2023-01-04 11:05

CS231n Assiganment#1解析（一）——KNN

前言前段时间学习了深度学习入门课程斯坦福CS231n，巩固和理解课程的最佳方式就是完成课后代码作业。在这里记录下本人对作业的思考和解析，以供大家参考。关于CS231n学习笔记翻译，强烈推荐知乎专栏。配合笔记看视频，再完成作业，非常有效。一、准备工作1、作业Assignment1下载链接：https://pan.baidu.com/s/11tDkdBRy5ndwkKue_1vMuw密码：jvgk2、

不觉岁华成暗度·2023-01-04 11:34

cs231n笔记（1）——-KNN算法

图像分类：KNN算法（K—最近邻算法）一.定义定义：KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。

陈路飞·2023-01-04 11:30

2020 cs231n 作业1笔记 knn

作业链接：cs231n官网Assignment1刚开始遇到一个坑，就是py文件老是没保存，后来才知道需要运行.ipynb文件后面的代码来保存py文件打开knn.ipynb，首先要实现的是cs231n/classifiers

cheetah023·2023-01-04 11:00

[cs231n]Assignment1_Knn 代码学习

部分资料来源于网络，仅做个人学习之用目录1.DownloadtheCIFAR10datasets,andloadit2.DefineaKNearestNeighborClass3.TrainandTest4.CrossValidation1.DownloadtheCIFAR10datasets,andloaditSetupcodeimportrandomimportnumpyasnpfromcs2

Rookie’Program·2023-01-04 11:59

【cs231n Lesson3】Linear classifier, Loss function

个人学习笔记date:2023.01.02参考网址:CS231N官方笔记线性分类线性分类KNN有几个缺点：分类器需要存储训练集，以便于和测试图像比对。有时候训练集会达到gigabytes百亿字节。

我什么都不懂zvz·2023-01-04 11:28

cs231n作业Assignment1 knn

k-NearestNeighbor(kNN)exercisekNN分类器包含两个阶段:1.训练阶段：kNN分类器获取训练数据集，并进行存储2.测试阶段：kNN分类器将每个测试图像与所有训练图像进行比较，

我是蓝银草·2023-01-04 11:58

【cs231n assignment1】KNN

个人学习笔记date：2023.01.02Goals理解图像分类步骤以及数据驱动方法（训练、预测阶段）理解如何分配训练、验证、测试集，并使用验证集进行超参数调参掌握使用Numpy书写高效向量代码的能力完成并应用KNN

我什么都不懂zvz·2023-01-04 11:25

机器学习常用算法

一、线性回归二、逻辑回归三、决策树四、随机森林五、梯度提升数adaboostxgboost六、贝叶斯七、KNN最近邻八、聚类1.kmeans2.dbscan3.mean—shift九、降维PCA十、支持向量机

cxb1998·2023-01-04 10:57

Classifier 分类器：异常检测/离群检测常用算法

Classifier分类器：异常检测/离群检测常用算法一、CBLOF(Cluster-BasedLocalOutlierFactor基于聚类+距离)二、KNN(KNearestNeighbors)三、Isolationforest

关在耳朵里的鱼和梦境·2023-01-04 09:59

人工智能导论实验——KNN

一、实验目的.1）了解KNN的基本概念；2）了解如何使用MindSpore进行KNN实验。.二、实验任务.使用MindSpore在部分wine数据集上进行KNN实验。

Recursi·2023-01-04 08:37

rknn学习记录

目录一、docker安装1、更新软件源2、安装证书3、写入软件源信息4、安装docker5、启动docker6、安装工具7、查看版本二、安装环境1、加载镜像2、运行镜像，映射代码空间3、常用docker命令三、模型量化转换1、修改转换脚本2、启动docker3、运行脚本4、修改生成可执行文件脚本结语一、docker安装可参考官网1、更新软件源aptupdateapt-getinstallca-ce

追梦周周·2023-01-04 08:55

7.聚类分析，相似度度量，模型评估

常见的监督学习算法有Regression(回归)、KNN和SVM(分类)。无监督学习常用于聚类。输入数据没有标记，也

⁠脱欢·2023-01-03 17:33

支持向量机SVM总结

通常情况下，该算法相对于其他单一的分类算法（如Logistic回归、决策树、朴素贝叶斯、KNN等）会有更好的预测准确率，主要是因为它可以将低维线性不可分的空间转换为高维的线性可分空间。

浪里个郎aa·2023-01-03 08:46

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——分类器和机器学习三大定律（看完就全懂了）

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——分类器和机器学习三大定律（看完就全懂了）一、问题二、人工智能全栈学习系列课程三、集成学习Bagging&随机森林BoostingStacking四、KNN:K临近算法基本概念

一拳Marx·2023-01-02 16:01

机器学习算法--python--sklearn--后续神经网络

机器学习算法1概念机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习基本的机器学习算法：线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策树、k平均、随机森林、朴素贝叶斯、降维、梯度增强公式

William Cai·2023-01-02 12:10

AI | 第2章机器学习算法 - sklearn 分类算法

AI|第2章机器学习算法-sklearn分类算法前言1.sklearn的转换器和估计器1.1转换器1.2估计器2.K-近邻算法（KNN算法）2.1概述2.2应用*Code1KNN算法代码示例3.模型选择与调优

多氯环己烷·2023-01-02 12:35

AutoML-第五章-Hyperopt-Sklearn

我们使用Hyperopt定义一个搜索空间，其中包含许多标准组件（例如SVM，RF，KNN，PCA，TFIDF）以及将它们组合在一起的常见模式。我

天才少年Melody·2023-01-02 12:05

基于KNN算法的颜色识别

KNN实现魔方颜色识别1.颜色识别该程序利用KNN实现魔方颜色识别，特征采用RGB的颜色直方图，它可以区分白、黑、红、绿、蓝、橙色、黄色和紫色，如果你想分类更多颜色或者提高分类准确率，可以通过调整训练集数据或者考虑使用其他的特征如颜色矩

宋罗世家技术屋·2023-01-02 09:24

机器学习基础（三）——KNN/朴素贝叶斯/交叉验证/网格搜索

文章目录3.K近邻算法（KNN）3.1读取数据信息3.2处理数据3.2.1缩小数据,查询数据筛选3.2.2处理时间的数据3.2.3取出目标值和特征值3.3划分训练集和测试集3.4特征工程（标准化）3.5

Bayesian小孙·2023-01-02 08:23

机器学习之欧式距离和相似度

独自凌寒·2023-01-02 08:22

朴素贝叶斯及模型选择、调优

拉普拉斯平滑3.朴素贝叶斯API三、朴素贝叶斯算法案例1.案例概述2.数据获取3.数据处理4.算法流程5.注意事项四、分类模型的评估1.混淆矩阵2.评估模型API3.模型选择与调优①交叉验证②网格搜索五、以knn

Swayzzu·2023-01-02 08:11

异常检测——孤立森林IsolationForest、PCA+马氏距离

文章目录一、孤立森林1、孤立森林理论简介2、应用：3、注意：4、关键参数5、python源码二、PCA+马氏距离1、原始数据2、处理思路3、python源码其他方法还有KNN，聚类，暂不考虑。

hellobigorange·2023-01-01 08:08

Python实现KNN算法

Python实现KNN算法KNN算法的实际用处很多，主要用于分类阶段，是一个基础的分类算法。KNN主要基于距离的计算，一般可以在原始的欧氏空间中计算样本之间的距离。

bigface1234fdfg·2023-01-01 08:38

python图像分类_基于Python的KNN遥感图像分类

引言最邻近方法(KNN)是一种可用于回归与分类问题的方法，其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。

weixin_39689297·2022-12-31 17:55

人脸识别系统设计 -- 基于J2判据和FLDA的多分类器的人脸识别系统设计论文报告（二）

分类器算法3.1SVM3.1.1线性支持向量机分类器3.1.2非线性支持向量机分类器3.1.3SVM性能改进3.2其他分类器3.2.1随机森林3.2.2朴素贝叶斯3.2.3集成方法3.2.4决策树3.2.5KNN3.2.6

对不起，我还只是小孩·2022-12-31 17:45

MICE和ICkNNI填充案例

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmiceforestasmfimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.imputeimportKNNImputerfromsklearn.experimentalimportenable_iterative_imputerfromsklearn.imputeimportIterative

DeniuHe·2022-12-31 13:42

K近邻算法（KNN）

K近邻算法（KNN）思想：用K个最近邻居代表待预测样本KNN算法三要素：K值的选择：KNN分类预测规则KNN回归预测规则KNN算法中“特征标准化”重要性KNN的Python伪代码思想：用K个最近邻居代表待预测样本

企鹅家的北极熊·2022-12-31 12:29

自然语言处理总复习（八）—— 文本分类

（一）分类技术在自然语言中的应用（二）文本分类的一般过程1.一些名词2.分类过程展示二、分类方法（一）朴素贝叶斯分类1.假设2.参数计算3.算法（训练）4.举例5.讨论（二）K近邻1.介绍2.算法3.KNN

Victayria·2022-12-31 08:10

k近邻回归算法python_K-近邻回归算法的实用介绍（附Python代码）

介绍在我所遇到的所有机器学习算法中，KNN很容易被选择。尽管它很简单，但它在某些任务上被证明是非常有效的(如本文中所见)。甚至更好？它可以用于分类和回归问题！然而，它更广泛地用于分类问题。

weixin_39619481·2022-12-31 06:07

knn的python代码_KNN-python代码实现

KNN属于机器学习中的监督学习，其核心思想即“物以类聚，人以群分”。

weixin_39717152·2022-12-31 06:37

机器学习十大算法实现python代码汇总

LogisticRegression)三、决策树(DecisionTree)四、支持向量机算法(SupportVectorMachine,SVM)五、K邻近算法（K-NearestNeighbors，KNN

bigdata_pokison·2022-12-31 06:33

有监督算法和无监督算法都有哪些

有监督分类的算法:在已经有标签的数据上去分类在已经有标签的数据上去预测上传笔记本电脑的品相品相好的给1不好的给0主要有下面一些分类算法k临近算法分类朴素贝叶斯分类决策树分类随机森林分类分类回归分类KNNAdaboostGDDTXGBoostLightGBM

一个人看小丸子·2022-12-30 22:30

svm对mnist分类matlab,计算机视觉---手写体识别，SVM分类

这周三robomasters的大佬要纳新了，还说让带着博客去，赶紧来更新一期(为了大佬看着方便，我给每一行都加上了注释，大佬且慢端详)，考虑了上次的KNN属于慵懒机器学习算法且准确率还那么低，这次换成SVM

丰雅·2022-12-30 22:29

二分类数据集_knn分类-wine数据集

1wine数据集属性描述Wine葡萄酒数据集是来自UCI上面的公开数据集，这些数据是对意大利同一地区种植的葡萄酒进行化学分析的结果，这些葡萄酒来自三个不同的品种。该分析确定了三种葡萄酒中每种葡萄酒中含有的13种成分的数量。在wine数据集中，这些数据包括了三种酒中13种不同成分的数量。文件中，每行代表一种酒的样本，共有178个样本；一共有14列，其中，第一个属性是类标识符，分别是1/2/3来表示，

weixin_39628247·2022-12-30 19:47

使用KNN、SVM和BP进行红酒分类

红酒分类问题某研究获取了若干红酒的类别数据，存放于wine数据.txt中。每个样本的第一个属性是类别（1或2或3），其余按顺序均有如下13个属性1)Alcohol2)Malicacid3)Ash4)Alcalinityofash5)Magnesium6)Totalphenols7)Flavanoids8)Nonflavanoidphenols9)Proanthocyanins10)Colorint

YiRano_0·2022-12-30 19:12

传统目标跟踪——背景分割法

如KNN，混合高斯（MOG2）,GeometricMultigrid。这些算法的基本原理就是对每一帧图像的环境进行学习，从而推断出背景区域

平行世界里的我·2022-12-30 14:28

python之Sklearn库

python之Sklearn库0前言1.数据集的预处理1.0下载数据1.1数据查看1.2标签清洗1.3标签编码1.4数据集得标准化1.5构建训练集和测试集2.八大分类算法2.1K近邻(KNN)2.1.1

Raymond。·2022-12-30 07:21

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