KNN 第36页

KNN鸢尾花及手写数字识别python实现

KNN数据集及源代码KNN（k-nearestneighbor）是一个简单而经典的机器学习分类算法，通过度量”待分类数据”和”类别已知的样本”的距离（通常是欧氏距离）对样本进行分类。

啦啦啦ll·2022-12-06 15:09

KNN分类算法案例：手写数字图片识别代码实现及测试

1需求利用一个手写数字“先验数据”集，使用knn算法来实现对手写数字的自动识别；先验数据（训练数据）集：²数据维度比较大，样本数比较多。²数据集包括数字0-9的手写体。²每个数字大约有200个样本。

qq_38220914·2022-12-06 15:39

python与人工智能：KNN近邻法识别手写数字

机器学习分类？1特征（feature）数据是区分事物和事物的关键。举例：不同类型的书，我们用书的内容来对它进行分类2标签（label）数据的标签，显示的分类结果。举例：书属于的类别，例如“计算机”“图形学”“英文书”“教材”等。3学习（learning）将很多数据丢给计算机分析，以此来训练该计算机，培养计算机给数据分类的能力。举例：把很多书交给一个学生，培养他给书本分类的能力。4分类（classi

迷途君·2022-12-06 15:08

机器学习之knn算法----手写数字识别mnist

机器学习之knn算法----手写数字识别mnistknn介绍KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,weights=‘uniform’,algorithm=‘auto’,leaf_size

PY_smallH·2022-12-06 15:07

【AI】Python 实现 KNN 手写数字识别

KNN算法1.题目介绍K近邻（K-NearestNeighbor,KNN）是一种最经典和最简单的有监督学习方法之一。

jinzhou742·2022-12-06 15:06

kNN原理与python应用

文章目录0.原理1.应用-Iris数据集查看数据数据拆分为训练集与测试集观察数据-可视化kNN-model评估模型-使用测试集，进行结果对比进行预测2.模型复杂度和泛化能力之间的关系-乳腺癌数据集3.kNN

wbing96·2022-12-06 13:36

KNN算法详解并自主构建kd树及sklearn简单实现

k-近邻算法（KNN）一、简介1、定义核心思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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。

机智的冷露·2022-12-06 13:04

三维点云学习（3）8- 实现Spectral

Spectral,后面为sklearn自带的聚类算法库步骤：step1先计算每个点的距离矩阵，再使用Kd-tree建立近邻矩阵如下分别为两种建立关系矩阵的办法#step1先计算每个点的距离矩阵，再使用KNN

KaHoWong·2022-12-06 12:19

40 个机器学习面试问题（文末福利送书）

4.解释KNN和k-means聚类的区别5.什么是贝叶斯定理？我们为什么用它？6.什么是朴素贝叶斯分类器？我们为什么要使用它们？7.解释第一类错误和第二类错误的区别8.判别模型和生成模型有什么区别？

川川菜鸟·2022-12-06 12:44

KNN算法的学习自我总结

使用KNN算法的一般步骤：1、获取数据并转换数据格式（基本上就是转换为一个列表的形式，前面几列都是数据的相关参数，最后一列是该行数据的一个类别）2、准备数据：归一化数值在处理不同取值范围的特征值时，通常采用数值的归一化

一笑..·2022-12-06 11:42

rknn-toolkit环境搭建

一、rknn-toolkit是什么最近在评估rk1808运算性能，使用rk1808npu必须将模型转化rockchip自己的模型rknn模型文件，rknn-toolkit是rockchip官方提供的工具包

双月鸟之roc·2022-12-06 11:25

先用knn对数据集进行预处理再利用神经网络对数据集进行分类_干货 | 6大商品数据分析模型分享！...

关注上方“数据挖掘工程师”，选择星标，关键时间，第一时间送达！Kervin_Chan|作者掘金|来源https://juejin.im/post/6844903967416123399本节将介绍几个常用的商品分析模型，包括商品价格敏感度模型、新产品市场定位模型、销售预测模型、商品关联销售模型、异常订单检测模型、商品规划的最优组合。1商品价格敏感度模型商品价格敏感度模型是指通过研究找到用户对于价格是

weixin_39906114·2022-12-06 10:59

rk3399使用rknn做识别任务

开发板：TB-RK3399ProX主控芯片：RK3399Prorknnsdk版本：RKNN_Toolkit_V1.4.0TB-RK3399ProX开发板资料TB-RK3399ProXwiki社区论坛Toybrick

思而后行之·2022-12-06 08:13

52、人脸检测部署RK3399 PRO，完成RKNN的人脸检测

基本思想：帮助好友部署一个人脸检测模型，也是自己业务需求，部分代码来自好友陈同学，自己改了改c++的代码可以部署rk3399pro上了，其它资料见附录吧，官方的代码并未将landmark的点打印出来，rknn

sxj731533730·2022-12-06 08:42

智能优化算法课程设计

用智能优化算法的聚类分析，采用了Javapythonmatlab三种语言，knnsvm人工神经网络三种聚类方法，白酒，乳腺癌，鸢尾花三个UCI数据集针对智能优化算法进行总结GitHub-longsongline

long_songs·2022-12-06 07:40

机器学习初学者必备的学习路线图

这一部分后续我会写每一部分的具体知识点，也会做视频发在b站上，目前b站已经更新了KNN算法，欢迎有需要的朋友观看哈：KNN算法。学技术是看视频还是书，感觉还是看个人。视频可能讲的更清楚，看视频可以先有

羽峰码字·2022-12-06 06:58

监督学习：KNN（K-近邻）算法实现手写数字识别的三种方法

没人会看的开场白：本来觉得自己从数据建模转人工智能方向应该问题不大（自我感觉自己算法学的不错）。结果一个K-邻近实现手写数字识别的代码就让我改了三四天。虽然网上这方面的代码是很多，但是我运行了好几个，结果都不是很理想。一次偶然的念想——为什么我不把这些代码的优点结合在一起呢，于是说做就做，年轻人嘛，反正有时间燥起来，再加上自己准备的毕业论文也是这个，动动手总有益处，于是就拙笔于此，有更好的建议与意

数据与算法之美·2022-12-06 06:55

模式识别和机器学习实战-K近邻算法（KNN）- Python实现 - 约会网站配对效果判断和手写数字识别

文章目录前言一、k-近邻算法（KNN）1.算法介绍2.举个例子——电影分类3.步骤描述4.来了——代码实现二、实战之约会网站配对效果判断1.导入数据2.分析数据3.数据归一化4.测试算法→使用错误率来检测性能

能智工人_Leo·2022-12-06 01:13

[个人笔记]R语言：缺失值NA处理

目录前言缺失值分布评估看有多少行有缺失值：VIM：看一下缺失值的分布、比例情况缺失值填补方法Hmisc或e1071包：均值、中位数、随机填充DMwR2包:中心填充centralImputation和knn6

YuQiao0303·2022-12-05 23:51

模型评估方法【附python代码】（信息准则：赤池信息量准则AIC、贝叶斯信息准则BIC）

对于同一个建模问题，在建模过程中，由于每个步骤选择的处理方式不同，我们会得到很多不同的数据模型，比如：模型方法：比如是分类模型还是回归模型；决策树、随机森林、KNN、XGBOOST、而且由于算法的不断改进

Avasla·2022-12-05 16:58

day02-Knn、朴素贝叶斯、决策森林和随机森林

一、sklearn数据集sklearn库中有自带的小数据集，也有从网下下载的某些数据集API数据集划分训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效API:sklearn.model_selection.train_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.25)注

小小的圈圈·2022-12-05 14:11

一文上手决策树和随机森林和KNN-python

本文主要分为三个部分，分别是决策树的用法；KNN的用法；随机森林的用法。其实三

你不定积分没加C�·2022-12-05 14:07

随机森林和KNN分类结果可视化（Sklearn)

代码如下：fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.datasetsimportload_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_s

小白学习jk·2022-12-05 14:04

K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型)，通俗易懂，先收藏了！

2.k-means(k均值)算法2.1算法过程2.2损失函数2.3k值的选择2.4KNN与K-means区别？

mantchs·2022-12-05 12:33

机器学习--KNN（scikit-learn,sklearn）

机器学习–KNN（scikit-learn,sklearn）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

想成为风筝·2022-12-05 12:01

数据分析--缺失值填充的几种方法

常见的缺失值填充方法有填充默认值、均值、众数、KNN填充、以及把缺失值作为新的label通过模型来预测等方式，为了介绍这几种填充方法的使用以及填充效果，本文将在真实数据集上进行简单比较。

monkey_susu·2022-12-05 12:56

MNIST 数据集——手写字符识别(未调用现有库，bp和knn，含代码)

目录1数据集分析.......................................................................................................................................................22数据集分割..................................

槿予·2022-12-05 11:25

机器学习算法1：K-近邻算法(KNN)

机器学习算法1：K-近邻算法一、K-近邻算法简介二、K-近邻算法api介绍三、距离度量3.1欧式距离(EuclideanDistance)3.2曼哈顿距离(ManhattanDistance)3.3切比雪夫距离(ChebyshevDistance)3.4闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)3.5标准化欧氏距离(StandardizedEuclideanDistance)3.6余弦距

Buckletime·2022-12-05 11:27

scikit-learn K近邻法类库使用小结

1.scikit-learn中KNN相关的类库概述在scikit-learn中，与近邻法这一大类相关的类库都在sklearn.neighbors包之中。

weixin_33766805·2022-12-05 11:25

K近邻算法&计算距离&scikit-learn数据集获取——机器学习

一、K近邻算法1什么是K近邻算法(k-NearestNeighboursKNN)简介最近邻算法是一种分类算法1968年由Cover和Hart提出，应用场景有字符识别、文本分类、图像识别等领域。

大白很火·2022-12-05 11:54

机器学习基础 KNN（K近邻）算法及sklearn的基本使用（附带一些基础概念）

文章目录一、K-近邻算法简介1.什么是K-近邻算法1.1K-近邻算法(KNN)概念1.2电影类型分析1.3KNN算法流程总结2.小结二、K近邻算法api初步使用1.Scikit-learn工具介绍1.1

落花雨时·2022-12-05 11:22

K近邻算法(KNN)原理整理小结

K近邻法(k-nearestneighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。

海宝7号·2022-12-05 11:21

K邻近算法概述、欧式距离、Scikit-learn使用、kNN邻近算法距离度量、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、标准化欧氏距离、余弦距离、汉明距离、杰卡德距离、马氏距离

一、K-邻近算法概述K邻近算(KNearestNeighbor算法，KNN算法)：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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KNN是机器学习中比较经典的分类算法

learning-striving·2022-12-05 11:48

使用根据knn原理写的MNIST数字识别

现在再发一篇关于knn实现手写数字识别的，这次用的是我自己手写的数字，与M

足各小兑·2022-12-05 11:17

KNN在Mnist上的实现

KNN在Mnist上的实现原理博客：统计学习方法|K近邻原理剖析及实现|Dodo(pkudodo.com)数据集：Statistical-Learning-Method_Code/Mnistatmaster

Sky_codes·2022-12-05 10:12

KNN模型MNIST数据集分类

importgzip,os,sysimportnumpyasnpimportpylabfromscipy.statsimportmultivariate_normalfromurllib.requestimporturlretrieveimportmatplotlib.pyplotaspltdefdownload(filename,source='http://yann.lecun.com/exd

qq_27481087·2022-12-05 10:41

python:使用knn训练mnist训练集

首先在：mnist训练集网站上下载4组训练测试数据：将四组数据放入knn训练项目下，如图：在MNIST_data中放入这四个文件然后在knn项目下新建一个knn_mnist.py文件，写入以下代码：#@

语言不通·2022-12-05 10:41

使用KNN对MNIST数据集进行实验

由于KNN的计算量太大，还没有使用KD-tree进行优化，所以对于60000训练集，10000测试集的数据计算比较慢。这里只是想测试观察一下KNN的效果而已，不调参。

aizhao3648·2022-12-05 10:09

Mnist数据集KNN分类

Mnist数据集KNN分类Mnist数据集KNN分类KNN分类算法python代码实现Mnist数据集KNN分类将测试点最近的k个训练样本的标签中最多的一个作为测试样点的标签。

a123321akds·2022-12-05 10:39

使用KNN实现MNIST数据分类（详细解释附完整程序）

数据读取importoperatorimportosimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchvision.datasetsasdsetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderrelative_path=os.getcwd()batch_size=100train_dataset=dsets.MNI

Hydrion-Qlz·2022-12-05 10:09

pytorch： knn cuda编译

pytorch：knncuda在windows下的编译前言编译流程编译前准备编译测试（可选）前言本篇记录一下在windows系统下的pytorch版knncuda编译。

RuiH.AI·2022-12-05 10:49

python 算法基础

目录基础算法一元回归算法多项式回归预测任意函数回归分类算法kNNk最邻近算法聚类算法k-meansDBSCAN推荐算法（暂时不写）降维算法数据预处理主成分分析PCA因子分析FactorAnalysissklearn.decomposition.FactorAnalysis

波啵菠波·2022-12-05 09:21

python opencv调用cuda_c – 使用python中的Opencv Cuda函数

,因为现在没有可访问的Python绑定到OpenCV的各种CUDA模块.我现在非常需要的两个函数是cuda::warpPerspective和cv::cuda::DescriptorMatcher::knnMatch

weixin_39918043·2022-12-05 09:03

机器学习基础概念——过拟合和欠拟合

机器学习基础概念——过拟合和欠拟合1.基本概念1.1偏差和方差2.欠拟合和过拟合2.1学习曲线2.2复杂程度曲线2.3支持向量机的过拟合和欠拟合2.4KNN回归的过拟合和欠拟合3.如何解决欠拟合和过拟合

莫荒误·2022-12-05 07:06

机器学习之聚类分析

聚类监督学习：线性回归逻辑回归KNN（这里引入KNN是为了与Kmeans进行区分）非监督学习：聚类(KmeansMean-shit)无监督学习(unsupervisedlearning)无监督学习:机器学习的一种方法

不正经的蒙娜丽莎·2022-12-04 23:34

Deep learning for Computer Vision with Python笔记（4）构建KNN图像分类器

上文链接：DeeplearningforComputerVisionwithPython（1）从零开始入门计算机视觉DeeplearningforComputerVisionwithPython笔记（2）图像基础_冰淇淋2333的博客-CSDN博客DeeplearningforComputerVisionwithPython笔记（3）图像数据集介绍_冰淇淋2333的博客-CSDN博客第六章配置环境

Blossssssom·2022-12-04 20:24

机器学习算法分类及数据集划分

2.3监督学习2.3.1分类(离散型)1.K-近邻算法：机器学习之K-近邻算法(KNN)2.贝叶斯分类：机器学习之朴素贝叶斯算法3.决策树与随机森林：机器学习之决策树、随机森林4.逻辑回归：机器学习之线性回归

捌椒·2022-12-04 19:52

Python 分类问题研究-Fisher线性判别

【实验目的】1．掌握常见机器学习分类模型思想、算法，包括Fisher线性判别、KNN、朴素贝叶斯、Logistic回归、决策树等；2．掌握Python编程实现分类问题，模型评价指标、计时功能、保存模型。

BoBo玩ROS·2022-12-04 17:06

(一)模型量化与RKNN模型部署

3.1.1int83.1.2.uint83.2量化分类4.模型量化方法4.1Per-Layer/Per-Tensor4.2Per-Channel5.RockchipNPU相关5.1数据排列方式5.2`rknn_output

恒友成·2022-12-04 14:32

手写KNN识别MNIST数据集（PyTorch读入数据）

目录I.KNN基本原理II.数据处理III.手写KNNIV.sklearn.KNeighborsClassifierV.完整代码I.KNN基本原理关于KNN的基本原理可以参考我之前写的一篇文章：最简单的分类算法之一

Cyril_KI·2022-12-04 14:30

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