KNN 第32页

04. k近邻（k-nearest neighbour,KNN ）分类鸢尾花

KNN算法的结果很大程度取决于K的选择.KNN中，通过计算对象间距离来作为各个对象之间的非相似性指标，距离一般使用欧式距离或曼哈顿距离：导入数据importnumpyasnpim

小朋友,你是否有很多问号?·2022-12-24 18:24

机器学习线性回归算法实验报告_机器学习——线性回归及kNN算法(作业)

机器学习：训练模型+决策(判别)训练模型：前提选择已知的模型（如LR,kNN,DT，SVM，MSE等），然后训练模型中的每个参数【训练参数即学习得到参数】；决策(判别)：即通过模型对一个未知类别的样本进行分类的过程

weixin_39618275·2022-12-24 16:52

在bert基础上finetune做中文文本分类

文本分类有很多经典算法，比如最经典的朴实贝叶斯、SVM、KNN

肥宅程序员aka不会游泳的鱼·2022-12-24 14:48

图像噪声去除

5、掌握KNN（K近邻平滑滤波器）、SNN（对称近邻平滑滤波器）的算法思想及代码实现。二、实验内容1、调用matlab自带函数imnoise

笙烛·2022-12-24 12:37

【机器学习】二分类算法实现及算法精度比较

文章目录一.数据集选择1.感知机2.K近邻（knn）3.朴素贝叶斯4.决策树id35.逻辑斯蒂回归总结一.数据集选择鸢尾花数据集-iris.dataIris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher,

Data艺术家·2022-12-24 12:23

03-01 K-Means聚类算法

文章目录K-Means聚类算法K-Means聚类算法学习目标K-Means聚类算法详解K-Means聚类算法原理K-Means聚类算法和KNN传统的K-Means聚类算法流程输入输出流程K-Means初始化优化之

小猿取经·2022-12-24 11:04

K近邻法(KNN)与k-Means的区别

K近邻法(KNN)与k-Means也是用户画像中常用的算法了。今天小生就来解释下这两者之间的区别。

大数据狂人·2022-12-24 11:04

k近邻和k-means

其实它们的全名为K近邻分类算法（k-Neighbour，KNN）和K均值聚类算法（K-meansclusteringalgorithm）。

陶将·2022-12-24 11:33

K-means聚类、KNN算法原理

1K-means，k均值算法来实现聚类K-means是一个将数据集分成K个类（簇）的聚类算法，类内距离中心点最小，类间中心点距离最大。1）先随机选取k个中心点2）遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点，然后计算每个聚类的平均值（means）作为新的中心点，重复此步骤直到这k个中线点不再变化。缺陷：k个初始化的质心的位置选择对最后的聚类结果和运行时间都有很大的影响，不应该随机选择k个点K-mea

摸金青年v·2022-12-24 11:02

第八十六篇 K-means(聚类) 和 KNN(分类) 算法

心得:每天坚持学一点，新的算法新的技能，学到的都是属于自己的，希望在这里记录一下自己的历程，不忘初心机器学习分为四大块算法1.classification(分类)给定一个样本特征,我们希望预测其对应的属性值,如果是离散的,那么这就是一个分类问题，反之，如果是连续的实数,这就是一个回归问题。类问题最常用的学习算法包括SVM(支持向量机),SGD(随机梯度下降算法),Bayes(贝叶斯估计),Ense

Laughing@me·2022-12-24 11:32

机器学习算法（7）——K近邻(KNN)、K-means、模糊c-均值聚类、DBSCAN与层次与谱聚类算法

1、K-近邻算法（KNN）概述（有监督算法，分类算法）最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。

菜鸟知识搬运工·2022-12-24 11:01

KNN分类（K近邻）与K-Means聚类（K均值）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

求知者_123·2022-12-24 11:01

K近邻算法(KNN)&&K-means聚类算法

K近邻算法(KNN)有监督机器学习KNN是分类算法1.思想：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

海滩上的那乌克丽丽·2022-12-24 11:00

KNN（K近邻）和K-means（聚类）的区别

二、算法简介KNN（K-NearestNeighbor）是机器学习中的分类算法，它将距离相近的样本点分为同一类，KNN中的K指的是近邻个数，也就是最近的K个点，根据它距离最近的K个点的类别来判断属于哪个类别

整天梦游的小jerry·2022-12-24 11:30

机器学习——KNN算法的实例

写个导语：学校课设安排进行机器学习的学习，这节课学了KNN算法有个电影预测的小案例问题是这样的，给你几个电影里面拥抱、打斗镜头的数量和他的类型，给了这些数据让你来预测一个只有镜头数量的电影来预测他的类型数据类型是这样的下面看傻瓜级代码

在DLOU学计算机·2022-12-24 11:59

机器学习面试题——KNN（K Nearest Neighbors）K近邻分类算法

机器学习面试题——KNN（KNearestNeighbors）K近邻分类算法提示：KNN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，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法

冰露可乐·2022-12-24 11:28

机器学习（二）——knn算法深度解析

一：引言上一篇中对knn算法进行了相对的了解，并通过一个十分简单的例子大致了解了knn算法的工作原理和工作流程。

hshagahhva·2022-12-24 11:23

Python数据挖掘学习笔记（4）KNN分类算法----以简单的手写数字的图像识别为例

ZYH@Smart3S·2022-12-24 11:51

机器学习算法基础——KNN算法

KNN(K-NearestNeighbor)–K近邻分类算法•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参数K•计算未知实例与所有已知实例的距离•选择最近K个已知实例•根据少数服从多数的投票法则

snowy2002·2022-12-24 11:19

Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法

https://www.toutiao.com/a6698919092876739079/Python手写机器学习最简单的kNN算法苏克1900Python爬虫与数据挖掘本文3000字，预计阅读时间10

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-24 08:55

机器学习 | k近邻

计算未知实例与所有已知实例的距离（一般使用欧氏距离），选择最近k个已知实例，通常k是不大于20的整数，在这k个实例中可能多种类别，我们遵循少数服从多数的原则，让未知实例归类为k个最近临近样本中最多数的类别KNN

奔跑的蜗牛君666·2022-12-24 08:31

基于R class包进行近邻分析（KNN）

KNN算法是Cover和Hart于1968年提出一种基于统计的学习方法。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

天桥下的卖艺者·2022-12-24 03:09

R语言使用class包的knn函数拟合K近邻二分类模型、caret包的confusionMatrix函数输出二分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）

R语言使用class包的knn函数拟合K近邻二分类模型、caret包的confusionMatrix函数输出二分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）目录

statistics.insight·2022-12-24 03:34

揭开“近朱者赤，近墨者黑”的K最近邻算法（KNN）的面纱

目录前言一、KNN是什么？二、实例引入1.问题描述编辑2.观察图像3.问题引入三、算法原理和核心思想1.算法原理2.核心问题问题1：如何选择K值？问题2：怎样确定数据与数据间的量度？

WuilMark·2022-12-23 22:53

20200203_knn分类算法

这是国外大哥的一个单子，总的来说没有什么技术难点Inthishomework,youwilldevelopamodelt0predictwhetheragivencagetshighorlowgasmileagebasedontheAutodataset.在本作业中，您将开发一个模型来预测给定的ca是高还是低的汽油里程，基于Auto数据集importnumpyasnpimportpandasasp

Happy丶lazy·2022-12-23 19:07

Classification methods 分类算法（R）

Quadraticdiscriminantanalysis（QDA），Logisticregression(LR),Supportvectormachines(SVM),K-nearestneighbour(KNN

Clark Kent 2000·2022-12-23 19:37

【OpenCV-Python】教程：7-2 kNN识别手写字符

OpenCVPythonkNN识别手写字符【目标】用已知的kNN构建一个基础的OCR应用【代码】importnumpyasnpimportcv2#这个大的图像是由很多小图像组成的，img=cv2.imread

黄金旺铺·2022-12-23 17:47

近红外光谱定性定量分析模型 Matlab

出售近红外光谱定性定量分析模型1、定性分类：PLS-DA/SVM/KNN2、定量分析：剔除异常样本-数据集划分-预处理-特征变量提取-PLS回归预测模型/BP神经网络有需求欢迎联系~

Leaf_0330·2022-12-23 14:17

分类模型（2）——朴素贝叶斯

比如决策树，KNN，逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数，要么是条件分布。但是朴素贝叶斯却是生成方法。

Fran OvO·2022-12-23 10:24

sklearn笔记9 KNN参数cross_val_score调参

完整代码sklearn代码55-KNN参数的筛选模型包含：算法参数importnumpyasnpfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearnimportdatasets

可可茜里的传说·2022-12-23 10:22

计算机视觉学习——李飞飞斯坦福大学计算机视觉公开课cs231n 图像分类实现

之前的Assignment已经通过knn和svm做过基础的分析。这里我们通过卷积神经网络来实现。首先我们下载cs231n提供的训练集和测试集。

mprogress·2022-12-23 06:38

手写数字识别python_Python手写数字识别（KNN算法）

百分之二十六·2022-12-22 20:40

【华为OD机试真题 python】真正的密码【2022 Q4 | 100分】

示例1输入输出示例仅供调试，后台判断数据一般不包含示例输入hhehelhellhelloooknnininninjninja输出n

无痕de泪·2022-12-22 20:33

OpenCV - 物体运动检测

一：参考之前博客安装各种环境二：源码使用背景分割BackgroundSubtractorKNN算法实现物体运动检测学习背景分割、二值化、膨胀、腐蚀等操作。源码：#!

zhp搁浅·2022-12-22 19:11

基于Python的KNN数字验证码识别

一、主要内容本项目基于Python爬虫爬取验证码图片，对图片进行去噪、分割，通过KNN算法训练模型，实现验证其准确率。

NINENA~·2022-12-22 16:08

多分类模型尝试-员工是否离职预测

目录文章目录前言一、初始化二、了解数据集三、了解变量四、特征处理五、建模5.1模型一：逻辑回归5.2模型二：KNN5.3模型三：随机森林总结前言本项目的主要内容是对公司员工进行分类预测其两年内是否会离职尝试模型

黄金猎犬·2022-12-22 15:56

图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等计算机视觉方向基本概念

目标检测、语义分割、实例分割和全景分割的区别_AI视觉网奇的博客-CSDN博客1.图像分类（ObjectClassification）：识别图片中存在的不同物体的种类（下方左图，人类、羊类、狗类）常用算法：KNN

Y蓝田大海·2022-12-22 15:07

数据挖掘学习笔记02——算法（分类、聚类、回归、关联）

数据挖掘——算法前言分类算法KNN算法决策树朴素贝叶斯支持向量机人工神经网络实践1：使用XGB是实现酒店信息消歧聚类算法K-meansDBScan实践2：使用word2vec和k-means聚类回归算法线性回归和逻辑回归实践

显然易证·2022-12-22 11:59

数据挖掘算法学习及应用场景

常用的数据挖掘算法及其应用场景参考了许多资料加上个人理解，对十大算法进行如下分类：•分类算法：C4.5,CART,Adaboost,NaiveBayes,KNN,SVM•聚类算法：KMeans•统计学习

无人不智能，机器不学习·2022-12-22 11:22

数据挖掘python实现，ID3、Bayes、Kmeans、Apriori、Knn（应付作业版）厂工

ID3在决策树分类中，假设S是训练样本集合，|S|是训练样本数，样本划分为n个不同的类C1,C2,….Cn，这些类的大小分别标记为|C1|，|C2|，…..,|Cn|。则任意样本S属于类Ci的概率为：p（Si）=|Ci|/|S|Entropy（S，A）=∑（|Sv|/|S|）*Entropy（Sv）∑是属性A的所有可能的值v,Sv是属性A有v值的S子集|Sv|是Sv中元素的个数；|S|是S中元素的

m0_64143221·2022-12-22 11:17

opencv第十章机器学习和深度学习

机器学习kNN算法kNN算法将找出k个距离最近的邻居作为目标的同一类别图解kNN算法使用OpenCV的ml模块中的kNN算法的基本步骤如下。(1)调用cv2.mL.KNearest_create

大吖么大白菜·2022-12-22 06:31

机器学习波士顿房价预测 Boston Housing

目录一：前言二：模型预测(KNN算法)三：回归模型预测比对一：前言波士顿房价是机器学习中很常用的一个解决回归问题的数据集数据统计于1978年，包括506个房价样本，每个样本包括波士顿不同郊区房屋的13种特征信息

顾城沐心·2022-12-21 22:10

python KNN分类算法使用鸢尾花数据集实战

KNN分类算法，又叫K近邻算法，它概念极其简单，但效果又很优秀。

showswoller·2022-12-21 21:57

KNN实现鸢尾花分类过程与结果可视化

python(KNN)实现鸢尾花数据集分类本文主要做的工作是：使用KNN算法实现鸢尾花数据集分类，KNN中的k值分别使用绘图和网格搜索两种方式获取，并且将分类结果可视化。

weixin_44525542·2022-12-21 21:26

使用KNN进行分类和回归

一般情况下k-NearestNeighbor(KNN)都是用来解决分类的问题，其实KNN是一种可以应用于数据分类和预测的简单算法，本文中我们将它与简单的线性回归进行比较。

·2022-12-21 15:39

机器学习四 KNN算法

KNN算法前言一、距离常量二、KNN算法步骤三、算法优点四、算法缺点五、代码示例前言KNN解决的是分类问题。

屿anglersking＇s THU·2022-12-21 12:42

基于mediapipe和KNN算法的深蹲/引体向上计数检测【mediapipe】【BlazePose】【KNN邻接算法】

深蹲/引体向上计数检测前言一、什么是mediapipe二、什么是BlazePose三、KNN算法四、软件环境五、参考文档一、代码实现二、可能出现的问题一、字体问题二、upper_body_only=False

尘光123·2022-12-21 09:40

基于 KNN 和人体关键点的动作分类 - Pose classification

动作分类0.摘要1.介绍1.1KNN2.代码2.1安装MediaPipe环境2.2训练数据3.实验3.1生成训练数据结果3.2根据训练集的样本来预测测试视频的动作4.总结0.摘要手部动作分类具有多种应用场景

炼丹狮·2022-12-21 09:39

mediapipe KNN 基于mediapipe和KNN的引体向上计数/深蹲计数/俯卧撑计数【mediapipe】【KNN】【BlazePose】【K邻近算法】【python】

MediapipeKNN引体向上计数/深蹲计数/俯卧撑计数引言功能说明步骤训练样本获取归一化的`landmarks`使用KNN算法分类计数器入口函数main过程中遇到的问题检测结果源代码(github)

再游于北方知寒·2022-12-21 09:08

机器学习-KNN算法

#KNNk-NN算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类优点：简单直观、精度高、对异常值不敏感缺点：计算复杂、空间复杂度高使用python进行数据分类的步骤：1、使用python导入数据2、从文本文件中解析数据

半個俗人·2022-12-21 09:06

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