KNN 第33页

论文学习——秦淮河水文水动力模型及实时校正

文章目录摘要0引言1模型构建1.1流域概况及资料收集1.2河道一维水流模拟1.3边界条件处理1.3.1流量上边界计算1.3.2水文下边界处理1.4节点堰闸流量计算2实时校正方法2.1KNN法2.2反馈法

谜底是你_·2022-12-14 10:46

K-最近邻算法

邻近算法，或者说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。

旯旮laga·2022-12-14 09:35

297个机器学习彩图知识点（2）

类别特征2.链式求导3.卡方应用4.卡方5.分类6.训练7.混淆矩阵8.CP9.累计分布函数10.维度之咒11.数据增强12.代表点聚类13.决策树回归14.决策树15.导数16.特性矩阵17.行列式18.KNN19

冷冻工厂·2022-12-14 06:24

k近邻算法_ML4fun系列(二):K近邻

K近邻(KNN)个人认为这个算法本质是一种基于记忆的学习，类似于人的一种罕见疾病——超忆症。当然光有记忆对于这种算法还是不够的，还需要一种决策标准——距离+投票。

weixin_39631951·2022-12-14 05:37

【Machine Learning】KNN算法虹膜图片识别

K-近邻算法虹膜图片识别实战作者：白宁超2017年1月3日18:26:33摘要：随着机器学习和深度学习的热潮，各种图书层出不穷。然而多数是基础理论知识介绍，缺乏实现的深入理解。本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得。本系列文章将采用理论结合实践方式编写。首先介绍机器学习和深度学习的范畴，然后介绍关于训练集、测试集等介绍。接着分别介绍机器学习常用算法，分别是监督学习之分类（决策树、临近取样

weixin_30822451·2022-12-14 05:07

【ML】KNN 原理 + 实践（基于sklearn）

【ML】KNN原理+实践（基于sklearn）原理介绍基本原理K的选取特征归一化什么是归一化？为什么要归一化？如何归一化？

胡子哥_·2022-12-14 05:55

R语言使用caret包的knnreg函数拟合KNN回归模型：使用predict函数和训练好的模型进行预测推理、计算回归模型的评估指标MAE、MSE、RMSE

R语言使用caret包的knnreg函数拟合KNN回归模型：使用predict函数和训练好的模型进行预测推理、计算回归模型的评估指标MAE、MSE、RMSE目录

statistics.insight·2022-12-14 03:31

Token Merging: Your ViT But Faster

和TCFormer相比：1）策略：TCFormer基于knn-based算法做聚类，ToMe基于二分图的软

zzl_1998·2022-12-14 01:21

基于MATLAB手写体数字识别程序设计

MATLAB手写体数字识别程序设计手写体识别由于其实用性，一直处于研究进步的阶段，本文主要针对的是对0-9十个手写数字体脱机识别，在Matlab中对样本部分为进行16特征的提取，分别采用最小距离法，最近邻法，KNN

话外仙子·2022-12-13 22:26

MATLAB高光谱图像构建KNN图

在高光谱图像的特征提取过程中，采用非线性降维的方式对高光谱图像降维的过程中，采用图自编码器来对数据进行降维，需要将利用高光谱图像的结构信息和内容信息，则需要将高光谱图像数据构造为一个图结构，图结构的构建需要通过KNN

TxyITxs·2022-12-13 22:19

分类预测 | MATLAB实现KNN(K近邻)分类预测（不调用工具箱）

分类预测|MATLAB实现KNN(K近邻)分类预测（不调用工具箱）目录分类预测|MATLAB实现KNN(K近邻)分类预测（不调用工具箱）基本介绍模型描述程序设计参考资料基本介绍MATLAB实现KNN(K

机器学习之心·2022-12-13 22:16

使用sklearn中的KNN以及自己编写的纯python原生KNN对鸢尾花数据集进行最近邻分类

日期2022/8/28功能调用scikit-learn自带KNN分类器对鸢尾花数据集进行分类自己编写KNN分类器对鸢尾花数据集进行分类对K的取值对于准确率的影响进行分析数据集Iris鸢尾花数据集：包含3

谛听misa·2022-12-13 20:05

机器学习基础（八）：降维与度量学习（KNN、MDS、线性降维、PCA、核化线性降维、流形学习、度量学习）

8、降维与度量学习8.1k近邻k-NearestNeighbor(KNN)学习常用的监督学习方法，“懒惰学习lazylearning”的代表给定测试样本，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

ling零零零·2022-12-13 20:53

python sklearn knn_Python 手写 Sklearn 中的 kNN 封装算法

摘要：用Python一步步写出Sklearn中的kNN封装算法。昨天通过一个酒吧猜红酒的故事，介绍了机器学习中最简单的一个算法：kNN(K近邻算法)，并用Python一步步实现这个算法。

中华遗产杂志·2022-12-13 19:04

KNN 回归模型的认识与使用

KNN回归模型的认识与使用写在前面：emm，距离上次更新文章已经过去很长一段时间了，中间呢经历了一些曲折。人生嘛，总是被各种惊喜和意外肆意裹挟，等闲视之就好！“泰山崩于前而色不变”，就会有所成长。

李未名001·2022-12-13 19:03

最近邻查找最优算法_机器学习-KNN（k-nearest neighbor）最近邻算法

1、什么是KNNk近邻法(k-nearestneighbor,kNN)是一种基本分类与回归方法，其基本做法是：给定测试实例，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个实例点，然后基于这k个最近邻的信息来进行预测

Yeonhi·2022-12-13 16:10

近邻搜索算法

最近邻搜索（NearestNeighborSearch）Nameoftheproblem:nearestneighbors,knearestneighbors(kNN,k-NN),nearsetneighborsearch

weixin_34080903·2022-12-13 16:10

LSH 近似最近邻查找

一、什么是近似最近邻查找NN与ANNNN，NearestNeighborSearch，最近邻查找问题KNN，K-NearestNeighbor，k最近邻，查找离目标数据最近的前k个数据项ANN，ApproximateNearestNeighbor

风华正茂dd·2022-12-13 16:39

最近邻算法（KNN算法）

最近邻算法（K-NearestNeighbor），简称KNN算法。一个例子有一句老话叫作“物以类聚、人以群分”。

平平平安喔·2022-12-13 16:07

RK3568平台开发系列讲解（NPU篇）让 NPU 跑起来

返回专栏总目录文章目录一、在Android系统中使用NPU1.1、下载编译所需工具1.2、修改编译工具路径1.3、更新RKNN模型1.4、编译demo沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！

内核笔记·2022-12-13 14:46

Python机器学习期末总复习

目录人工智能基本概念KNN分类算法K-NN源代码K-means分类算法K-means源代码推荐算法概述回归分析神经网络基础模型BP神经网络（BackPropagatioon）人工智能基本概念智能的定义智能是人类智力和能力的总称

唯见江心秋月白、·2022-12-13 13:16

机器学习期末复习——重点内容详细总结

文章目录思维导图机器学习与传统技术有什么区别交叉验证KNN算法贝叶斯决策树集成学习的主要目的、Bagging与Boosting有什么区别支持向量机回归分析聚类第八章主要问题思维导图机器学习与传统技术有什么区别交叉验证

Desire..·2022-12-13 13:46

机器学习——期末复习

文章目录填空题第一章机器学习基础第二章数据预处理KNN算法支持向量机集成学习决策树聚类算法联结学习三种池化操作选择题计算题数据正规化Hopfield网络能量函数计算卷积、池化操作应用题决策树、朴素贝叶斯

一颗菜籽·2022-12-13 13:43

lda 降维 iris matlab,用线性判别分析 LDA 降维

例如，在KNN中用的是距离判别，朴素贝叶斯分类用的是Bayes判别，线性判别分析用的是Fisher判别式。根据判

金小录·2022-12-13 10:34

【数据分析】cannot import name ‘joblib‘ from ‘sklearn.externals‘

老师讲的是使用:sklearnfromsklearn.externalsimportjoblibjoblib.dump(knn_clf,"knn_clf")运行后就报出cannotimportname'joblib'from'sklearn.externals

高若翔·2022-12-13 10:02

归一化

提高梯度下降法求解最优解的速度归一化有可能提高精度一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN。

jackriper·2022-12-13 09:40

opencv特征匹配中match与KnnMatch返回数据类型

1、match#初始化BFMatcherbf=cv.BFMatcher()#对描述子进行匹配#des1/des2分别是两幅图片特征点的特征向量matches=bf.match(des1,des2)#打印match返回数据的类型print(type(matches[0]))match匹配的返回结果是DMatch类型。DMatch数据结构包含三个非常重要的数据分别是queryIdx，trainIdx，

小鹿焕焕·2022-12-12 19:17

高维数据PCA降维可视化(KNN分类)

在做机器学习的时候，经常会遇到三个特征以上的数据，这类数据通常被称为高维数据。数据做好类别分类后，通过二维图或者三维图进行可视化，对于高维数据可以通过PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。详情可参

Klein-·2022-12-12 15:05

Python数据分析之机器学习：分类

目录一、前期准备二、划分数据集三、引入分类的性能评价指标四、分类算法概述1、KNN（K-NearestNeighbors）2、朴素贝叶斯——朴素：特征间相互独立3、决策树——切分标准以信息增益大的准则先进行决策

啊心个。·2022-12-12 12:38

转载001--机器学习中的很多词语

常见的机器学习模型：感知机，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，随机森林，GBDT，XGBoost，贝叶斯，KNN，K-means等；常见的机器学习理论：过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等

堪培拉的小熊熊~·2022-12-11 16:12

机器学习——应用场景算法应用场景

常见的机器学习模型：感知机，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，随机森林，GBDT，XGBoost，贝叶斯，KNN，K-means等；常见的机器学习理论：过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等

baituixun1070·2022-12-11 16:39

来看看Meta AI最新提出的KNN-Diffusion

原文链接：https://www.techbeat.net/article-info?id=4323作者：seven_最近AIGC社区中有趣的工作可谓是层出不穷，这都得益于扩散模型（DiffusionModels）的成功，扩散模型作为生成式AI模型中的一个新兴话题，已经给我们带来了很多惊喜。但是需要注意的是，目前的文本到图像扩散模型需要大规模的文本-图像对数据集进行预训练，因此想将已有的模型扩展到

TechBeat人工智能社区·2022-12-11 14:30

信号处理：＜三＞ DFT和FFT

1、DFT数学表达式X[k]=∑n=0Nx[n]WNkn=∑n=0Nx[n]e−j2πknNX[k]=

夏凉秋落·2022-12-11 11:54

k近邻算法_KNN 算法——不学习我也能预测

前言KNN(K-NearestNeighbor)算法是机器学习中算法中最基础和简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。本文将在不同的小节详细地介绍KNN算法在分类和回归两种任务下的运用原理。

weixin_39834488·2022-12-11 10:02

机器学习基础——分类算法之K近邻算法（KNN)、预测facebook签到位置案例

近邻算法API2kaggle实例：预测facebook签到位置2.1实例背景2.2文件说明2.3案例分析2.3.1分类2.3.2处理2.4代码及分析2.4.1代码分析2.4.2完整代码3K值的选择4流程5knn

chelsea_tongtong·2022-12-11 10:28

R 语言基础教程第6章分类与预测建模（1）朴素贝叶斯分类，KNN算法，人工神经网络，CART算法，C4.5算法，决策树，回归分析，R语言数据分析

学习记录wanxiaowan·2022-12-11 10:20

KnnR语言实现学习笔记

前言：来自《机器学习与R语言实践》课程#利用R自带的iris数据集，随机抽取1/2的样本作为训练集，另外一半的样本作为测试集来验证模型的效果iris1<-iris#利用caret包的createDataPartition函数按不同类别等比例抽取50%library(caret)prop.table(table(iris1$Species))#查看iris1数据集中Species变量类别分布ind<

骆驼算法学习笔记·2022-12-11 09:47

常用的机器学习算法（使用 Python 和 R 代码）

逻辑回归算法（LogisticRegression）③决策树算法（DecisionTree④支持向量机算法（SVM）⑤朴素贝叶斯算法（NaiveBayes）⑥K邻近算法（k-NearestNeighbors,kNN

氤氲流觞·2022-12-11 09:46

R语言使用caret包的knnreg函数拟合KNN回归模型：使用predict函数和训练好的模型进行预测推理、使用plot函数可视化线图对比预测值和实际值曲线

R语言使用caret包的knnreg函数拟合KNN回归模型：使用predict函数和训练好的模型进行预测推理、使用plot函数可视化线图对比预测值和实际值曲线目录

statistics.insight·2022-12-11 09:45

python调用so库 undefind symbol_[Bug]Python3.x AttributeError: libtest.so: undefined symbol: fact

写kNN，需要在python中实现kd-tree思考了一下，在python下写这种算法类的东西，还是十分别扭于是希望用ctypes调用一下c++动态加载库于是尝试实现一下//test.cpplonglongfact

weixin_39608118·2022-12-11 08:33

机器学习面试题总结

machine-learning-interview一、机器学习相关1、基本概念2、经典机器学习**特征工程**解答**一、机器学习相关****1、基本概念****2、经典机器学习****特征工程****基础算法原理和推导****KNN

neronjust·2022-12-11 05:13

【笔记】k-Nearest Neighbors（KNN/k近邻）原理

文章目录1原理1.1数学形式1.2几何空间2优化2.1k值的选择2.2距离的度量2.3分类决策规则3代码3.1直接使用sklearn中的API3.2底层编写4其余问题5参考1原理1.1数学形式kNN的算法和模型十分简单

阿尔法狗Zero·2022-12-11 04:01

Kmeans（K均值）与Kmeans++和KNN（K近邻）算法比较

K-Means介绍K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。其聚类过程可以用下图表示：如图所示，数据样本用圆点表示，每个簇的中心点用叉叉表示。(a)刚开始时是原始数据，杂乱无章，没有label，看起来都一样，都是绿色的。(b)假设数据集可以分为两类，令K=2，随机在坐

Kola_Abner·2022-12-11 02:29

rk1808交叉编译opencv_测评分享丨RK3399开发板+RK1808人工智能计算棒（被动模式）...

目录为：用户资料\linux\源码\被动模式\Rock-X\2、安装编译器sudoapt-getinstallcmakegccg++3、插入计算棒，等待上位机识别到计算棒4、上位机运行rock-x依赖rknn_api

weixin_39644915·2022-12-11 01:40

k邻近算法原理和sklearn函数的参数详解

kkkNNk近邻（k-NearestNeighbor,kNN），kNN的一个特点是没有显式的训练过程，事实上，它是“懒惰学习”（lazylearning）的代表，那些在训练过程中就迫不及待学习处理样本的方法

回想sy·2022-12-10 19:52

机器学习——最邻近算法 Nearest neighbour method / K邻近算法（KNN）

最邻近算法/K邻近算法/KNN找到离「当前点」最近的「K个数据点」，然后根据「少数服从多数」原则，对「当前点」进行分类。如果K取值太小，可能导致过度拟合。

雨降·2022-12-10 19:49

k邻近算法

k-近邻算法简述k-近邻算法（kNN）采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。工作原理：首先存在一个样本数据集合（训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签（

Z_y_forever·2022-12-10 19:48

机器学习算法之KNN

1.算法介绍优点缺点原理案例介绍假设现在设计一个程序判断一个新的肿瘤病人是良性肿瘤还是恶性肿瘤先基于原有的肿瘤病人的发现时间和肿瘤大小（特征）对应的良性/恶性（值）建立了一张散点图，横坐标是肿瘤大小，纵坐标是发现时间，红色代表良性，蓝色代表恶性，现在要预测的病人的颜色为绿色首先需要取一个k值（这个k值的取法后面会介绍），然后找到距离要预测的病人的点（绿点）距离最近的k个点然后用第一步中取到的三个点

cmvaxx·2022-12-10 19:17

算法学习之K邻近算法((k-Nearest Neighbor，KNN))

解决这个问题，就需要KNN(K邻近算法)。

Mrmamenghui·2022-12-10 19:12

KNN-KG论文学习笔记

目录一、TransC模型的不足二、传统KGembedding的不足三、KNN-KG1.KNN-KG模型图2.通过Masked实体模型进行实体词汇的扩充3.知识存储推理4.记忆推理四、模型效果五、实验结果最近在看知识图谱嵌入和知识推理方面的知识

Dr.sky_·2022-12-10 16:33

推荐频道

KNN