KNN 第37页

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

感知机模型学习笔记及Python实现

里面主要阐述机器学习中的几大经典模型的理论方面，包括感知机、kNN、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM等。

wangxin0314·2022-12-04 13:27

关于相似度计算方法的python实现

关于相似度计算方法的python实现参考各种相似度计算的python实现[KNN]基于numpy的曼哈顿距离实现余弦距离介绍欧氏距离，曼哈顿距离：计算两个向量间的相似程度，值越小，相似度越高高斯距离（标准化欧氏距离

王小希ww·2022-12-04 12:43

SIFT图像拼接（python）

SIFT算法python实现图像拼接目录SIFT算法....21.读入图片并转化为灰度图...22.创建SIFT对象....2求解特征点和特征向量....23.构造BFMacher对象...24.用knnMatch

H_zijin·2022-12-04 11:06

K最邻近法KNN分类算法（单点分类预测）

关于原理介绍，有一篇博文就写的不错，给大家引荐一下：https://blog.csdn.net/weixin_45014385/article/details/123618841主函数clc;clear;closeall;%单点分类预测Train_Data=[1.0,2.0;1.2,0.1;0.1,1.4;0.3,3.5];Train_Label=[1,1,2,2];test_data=[0.5,

智能.优化.控制.自动化·2022-12-04 07:40

K最邻近法KNN分类算法（多点分类预测）

代码及数据下载地址：https://download.csdn.net/download/weixin_37928884/87239775clear;clc;closeall;%多点分类预测X=load('datingTestSet2.txt');ratio=0.1;%测试数据所占比例[N,M]=size(X);K=4;trainData=X(:,1:3);trainClass=X(:,4);nu

智能.优化.控制.自动化·2022-12-04 07:40

K近邻法（KNN）

Weiyaner·2022-12-04 06:07

机器学习入门与Python实战（八）：K均值聚类KMeans

目录现实问题思考：数据分类与聚类K均值聚类核心流程K均值聚类(KMeans)VSK近邻分类(KNN)K均值聚类实现图像分割知识巩固Python实战：KMeans实现图像分割拓展学习现实问题思考：数据分类与聚类没有标签的情况下实现聚类的一个思路

flare zhao·2022-12-03 18:58

Python入门到实战（十一）无监督学习、KMeans、KNN、实现图像分割、监督学习VS无监督学习

Python入门到实战（十一）无监督学习、KMeans、KNN、实现图像分割、监督学习VS无监督学习无监督学习unsupervisedlearning特点：应用：K均值聚类核心流程：核心公式：KMeansVSKNN

不会写程序的程序员.·2022-12-03 18:56

上海大学机器学习0-Preparation

实验步骤：【绘制散点图】-概述importnumpyasnpimportmatplotlib.linesasmlinesimportmatplotlib.pyplotasplt数据介绍importKNNgroup

wait021·2022-12-03 17:30

scikit-learn学习总结(python3入门机器学习)

scikit-learn中对机器学习算法的封装sklearn统一用法KNNscalar简单线性回归原理基于sklearn的实现评价回归算法的指标：MSE,RMS,MAEsklearn中实现MSE和MAE

视觉AI·2022-12-03 16:27

C++版OpenCV里的机器学习

https://youtu.be/IzaXRux_FAY使用openCV的Knn定义在人工智能中，更确切地说在机器学习中，k最近邻方法是一种有监督的学习方法。

woshicver·2022-12-03 15:09

ValueError: Unknown label type: ‘continuous-multioutput‘

ValueError:Unknownlabeltype:'continuous-multioutput'问题用RandomForestClassifier举例，增加astype('int')即可将代码Knn.fit

糖尛果·2022-12-03 14:09

【人工智能与机器学习】——K近邻（KNN）与模型选择（学习笔记）

因此引出我们今天讨论的内容——K近邻（KNearestNeighbor，KNN）算法，在此基础上，进一步思考什么是好的模型。目录

HinsCoder·2022-12-03 13:46

人工智能面试总结-KNN

B站：啥都会一点的研究生公众号试读：啥都会一点的研究生目录说说KNN是什么？说说KNN有哪些要素？说说KNN的K值怎么选？说说KNN数据是否需要归一化？说说欧式距离与曼哈顿距离，KNN用什么？

啥都生·2022-12-03 09:37

K-Means(K均值聚类)原理及代码实现

机器学习没有免费午餐定理和三大机器学习任务如何对模型进行评估K-Means(K均值聚类)原理及代码实现KNN(K最近邻算法)原理及代码实现KMeans和KNN的联合演习文章目录机器学习前言一、算法步骤二

月涂红叶·2022-12-03 09:36

FYD【异常检测：Representation-based】

正常图像分布的典型特征是正常图像的非球面中心/高斯分布/KNN。异常检测方法的分类：Reconstruction-based、Representation-based。

太简单了·2022-12-03 09:02

人工智能算法面试大总结-总目录

目前涵盖Python、基础理论、分类与聚类、降维、支持向量机SVM、贝叶斯|决策树、KNN、Boosting&Bagging、回归、代价函数与损失函数、激活函数、优化函数、正则优化、初始化与归一化、卷积

啥都生·2022-12-03 09:58

python计算机视觉——第八章图像内容分类

8.1K邻近分类法全称为KNN（K-

Eaton_chen·2022-12-03 06:09

knn计算机在图片中的应用,图像分类和kNN

http://blog.csdn.net/kangroger/article/details/52338344图像分类图像分类是把一副图像赋予一个标签的，标签范围已知。图像分类问题是计算机视觉的核心；其他计算机视觉问题，例如物体检测、分割等，最终都可以看做是图像识别问题。下面是一副图像，高和宽分别为400和248，包括3个通道RGB。这意味着图像包含400×248×3=297,600个像素，分类过

碧色将逝·2022-12-03 06:39

python实现图片分类_KNN图像分类及Python实现

NN，NearestNeighbor，最近邻KNN，K-NearestNeighbor，K最近邻KNN分类的思路：分类的过程其实是直接将测试集的每一个图片和训练集中的所有图片进行比较，计算距离（这里使用

weixin_40004659·2022-12-03 06:39

【深度学习】图像分类之KNN算法

文章目录前言一、CIFAR-10数据集简介二、NearestNeighborClassifier（最近邻分类器）L1距离（曼哈顿距离）L2距离（欧氏距离）三、k-NearestNeighbor（KNN算法

aoeh·2022-12-03 06:39

机器学习实战（一）—— K-近邻算法（KNN）

本系列文章以《机器学习实战》为基础，并结合B站的UP主shuhuai008的机器学习白板推导系列合集，加强对机器学习基础算法的理解及运用。如果大家对计算机视觉感兴趣可以参考博主的计算机视觉专栏：Python计算机视觉近年来，深度学习大火，甚至有干倒其他的机器学习方法的趋势，但基础还是要打牢的，所以本篇文章用来介绍机器学习中比较基础的一个算法——K-近邻算法，希望能帮到大家。本文章主要参考自《机器学

一马归一码·2022-12-03 06:08

Python计算机视觉编程——第8章图像内容分类

目录8.1K临近分类法（KNN）8.1.1一个简单的二维示例8.1.2用稠密SIFT作为图像特征8.1.3图像分类：手势识别8.2贝叶斯分类器用PCA降维8.3支持向量机8.3.1使用LibSVM8.1K

海鸥丸拉面·2022-12-03 06:38

python计算机视觉学习第8章——图像内容分类

目录引言一、K邻近分类算法(KNN)1.1简单二维示例1.2用稠密SIFT作为图像特征1.3图像分类：手势识别二、贝叶斯分类器三、支持向量机3.1使用LibSVM四、光学字符识别4.1训练分类器4.2选取特征

jgq1466693·2022-12-03 06:38

Python计算机视觉——图像内容分类

文章目录第八章图像内容分类（一）K邻近分类法（KNN）（二）贝叶斯分类器（三）支持向量机（四）光学字符识别第八章图像内容分类本章介绍图像分类和图像内容分类算法。

Lsy_dxsj·2022-12-03 06:08

Python 计算机视觉（十七）—— 基于KNN的图像分类

目录1.图像分类概述（1）背景及意义（2）概念及任务a.有监督学习b.半监督学习c.无监督学习2.基于KNN的图像分类(1).基本概念(2).代码实现StepOne.切分训练集和数据集Ste

一马归一码·2022-12-03 06:07

AI-机器学习-自学笔记（四）K邻算法（KNN）

K邻算法（k-NearestNeighbor）是最常用也是最简单的机器学习算法之一。关于该算法正式的表述是：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（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，并具有这个类别的样本的特性。通俗点说，就是近朱者赤近墨者黑，你周围的狐朋狗友多数属于哪一类人，你大概率也属于这一类人。具体说就是，找到跟你关系最近的K个朋友，看看他们是哪一类人（喜

阿尔法羊·2022-12-03 02:24

scikit-learn 笔记之KNN(K近邻算法)

K近邻算法说明KNeighborsClassifier分类KNeighborsRegressor回归总结说明在scikit-learn中提供了一个KNeighborsClassifier类来实现k近邻法分类模型，一个KNeighborsRegressor类来实k近邻法回归模型。KNeighborsClassifier分类KNeighborsClassifier是分类模型，其原型为classsk

xingchengmeng·2022-12-03 01:51

机器学习实战一 kNN错误及修正

出现错误1FileNotFoundError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:'datingTestSet.txt'datingDataMat,datingLabels=kNN.file2matrix

小徐加油·2022-12-03 00:16

练习：使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现水果识别器

*题目要求:*使用scikit-learn的kNN算法进行识别*数据文件：*数据源下载地址：https://video.mugglecode.com/fruit_data.csv（数据源与上节课相同）*

qq_38220914·2022-12-03 00:11

Python scikit-learn分类近邻算法KNN

《Python数据挖掘入门与实践》RobertLayton人民邮电出版社，第2章估计器Estimator：用于分类、聚类和回归分析转换器Transformer：用于数据预处理和数据转换流水线Pipeline：组合数据挖掘流程，便于再次使用%matplotlibinline#jupyternotebook里的命令,意思是将那些用matplotlib绘制的图显示在页面里而不是弹出一个窗口，参数inli

DDMiao~·2022-12-03 00:40

【大数据分析与挖掘】KNN模型、朴素贝叶斯模型、SVM支持向量机模型学习笔记

目录KNN模型核心思想算法步骤度量方法朴素贝叶斯模型优缺点核心假设公式SVM支持向量机模型核心思想KNN模型KNN模型为有监督的学习算法，中文名为K最近邻算法。

要奶茶也要啵啵吖·2022-12-02 20:18

机器学习实战-55:支持向量机分类算法(Support Vector Machine)

常用分类算法包括：逻辑回归(LogisticRegression,LR)、K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)、朴素贝叶斯模型(NaiveBayesianModel,NBM)、隐马尔科夫模型

MTVideoAI·2022-12-02 16:28

基于knn的手写数字图像识别

k近邻原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前个最相似的数据，通常是不大于20的整数。最后，选择个最相似数据中出现次数最多的类别，作为新数据的分类。L1，

Canglang Water·2022-12-02 15:17

机器学习4超参数问题

欧拉距离曼哈顿距离进一步推广可以发现其中有一定一致性明可夫斯基距离：（此时我们获得了一个新的超参数，这个超参数就是p）其他也有用相似度代替计算距离的方式：四、超参数问题4一、超参数问题11、超参数：在运行机器算法之前需要指定的参数，knn

淅淅同学·2022-12-02 10:58

机器学习实验——kNN算法

目录kNN算法的算法流程kNN算法的优缺点实现kNN算法kNN算法的算法流程假设现在有这样的一个样本空间，该样本空间里有宅男和文艺青年这两个类别，其中红圈表示宅男，绿圈表示文艺青年。

Karry D·2022-12-02 10:57

机器学习-监督学习及典型算法

文章目录监督学习(Supervised)原理输入空间、特征空间、输出空间KNN算法(K-NearestNeighborClassification)支持向量机(SVM)朴素贝叶斯分类(NaveBayes

Schwertlilien·2022-12-02 10:56

机器学习3判断机器算法的性能

判断机器算法的性能1基本使用1.目的2.使用pycharm函数封装3.sklearn中的traintestsplit：4.完美调用：二、判断机器算法的性能2分类的准确度（accuracy）准确度初步计算：完善KNNpy

淅淅同学·2022-12-02 10:23

机器学习2普通knn算法

文章目录KNN算法-k近邻算法（k-NearestNeighbors）前言KNN优点：快捷键：一、普通knn算法是什么？

淅淅同学·2022-12-02 10:22

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