Knn

rknn加载onnx时报错 GLIBC=2.29 no found librknnc.so

rknn中onnx转rknn在虚拟机中运行时发现报错.GLIBC=2.29nofound/****/librknnc.so昨天还正常的,今天装了个ftp和宝塔面板就出错了.我估计根据报错地址,找到了librknnc.so
走错路的程序员·2024-01-09 09:31

使用KNN和逻辑回归做心血管疾病预测的理解

数据来自Kesci，项目是想通过对患者年龄、性别、血压、血脂、血糖、吸烟史、酗酒史、体育活动等特征，分析心血管疾病的关系，并建立模型。加载数据Id字段对分析没有太大用处，删除字段。查看数据集基本信息，没有发现缺失值，数据不用清洗，直接可做下一步处理。使用pandas_profiling做探索预览分析，pandas_profiling这个库挺好，不仅包括各种基本的描述性统计值及可视化，还有对这个项目
竹廿金·2024-01-09 08:53

k近邻算法(KNN)原理小结

提示:本篇文章是参考刘建平老师的博客,该文章只是作为个人学习的笔记.K近邻法(KNN)原理小结-刘建平Pinard-博客园(cnblogs.com)文章目录前言一、KNN算法三要素1.既然有了k个最近邻居那么如何判断样本分类呢
笔写落去·2024-01-07 07:55

分类3：机器学习处理read-wine（红酒）数据集代码

目录1介绍2导入常用的工具箱3导入数据集4MinMaxScaler归一化5分别使用svm、knn、决策树、随机森林进行实验6使用PCA降维，然后使用随机森林进行分类7GridSearchCV调整rf的参数
王小葱鸭·2024-01-07 03:04

数据挖掘经典算法之K-邻近算法（超详细附代码）

基本思想kNN的思想很简单：在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别（最大表决规则），作为该数据点的类别。kNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。
Python研究者·2024-01-06 19:37

机器学习大作业

文章目录这是机器学习的一个大作业，主要用到了逻辑斯蒂算法、KNN算法、随机森林算法。数据集是糖尿病的数据集。
浪漫的诗人·2024-01-06 10:46

机器学习算法分类

逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程（特征值与目标值）机器学习算法训练模型评估（不好则重新开始）分类算法K近邻-KNN
学了忘了学·2024-01-06 01:40

KNN 回归

K近邻回归（K-NearestNeighborsRegression）是一种基于实例的回归算法，用于预测连续数值型的输出变量。它的基本思想是通过找到与给定测试样本最近的K个训练样本，并使用它们的输出值来预测测试样本的输出。它与K最近邻分类类似，但是用于解决回归问题而不是分类问题。K近邻回归算法的基本步骤：数据准备：首先，我们需要准备训练集和测试集的特征数据和对应的目标变量。特征数据可以包括数值型、
写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:53

KNN 分类（选择最佳的 K 值，并可视化模型精度与 n_neighbors 的关系）

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#导入乳腺癌数据集cancer=load_breast_canc
写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:17

机器学习：6.机器学习 --- K近邻

第1关：KNN原理1、下列说法正确的是？
HNU岳麓山大小姐·2024-01-05 06:43

k Nearest Neighbour(KNN)建模

介绍：K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）是一种基本的分类和回归算法。
取名真难.·2024-01-04 15:58

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。
Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

Python 手写线性回归算法竟如此简单

之前我们介绍了：kNN算法，主要用于解决分类问题，也可以解决回归问题，它有很多优缺点，其中一个缺点是模型结果不具有可解释性，而很多时候我们是希望得到的模型是能够作出合理解释的，以便指导业务。
wade1203·2024-01-04 01:31

Amos各版本安装指南

Amos下载链接https://pan.baidu.com/s/1uyblN8Q-knNKkqQVlNnXTw?
紫薯馍馍·2024-01-04 00:38

Tips for Training DNN

NN和很多经典机器学习模型（如KNN、SVM）不同，它经过训练后在训练集上的表现未必会很好，这是因为它优化的损失函数是非凸的，训练停止时可能会停在局部最优点、鞍点或平坦点（即各个方向梯度都约等于零的点）
单调不减·2024-01-03 15:31

算法图解：第9-11章动态规划、KNN、下一步

算法图解：第9-11章动态规划、KNN、下一步背包问题：简单算法需计算所有组合，时间复杂度（2^n）动态规划解决背包问题，先解决小背包（子背包）问题。
下海的alpha·2024-01-03 03:47

RK3568笔记七：yolov5-seg实例分割测试验证

记录的目的是想在RK3568上实现实例分割，在github的rknn_mode_zoo仓库里看到了例子，带着疑问测试了一下，结果跑通了，这里记录下全过程。
殷忆枫·2024-01-01 15:29

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六
howard2005·2024-01-01 11:19

Gaussian-Splatting 训练并导入Unity中

ffmpeg到环境变量Path添加COLMAP-3.8-windows-cuda文件路径到环境变量Pathpytorch安装tqdm安装diff-gaussian-rasterization安装simple-knn
牙膏上的小苏打2333·2023-12-31 22:31

knn算法预测癌症肿瘤

项目地址https://gitee.com/lxgzhw/sklearn_study源码importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighbo
Python私教·2023-12-31 09:42

机器学习系列 - 3. 数据预处理

一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点：KNN的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高
小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

机器学习之初识KNN算法——针对泰坦尼克号生存记录建模的两种方法

KNN算法原理本篇博客基于《机器学习实战》实现算法原理简要概括，重在代码实现k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一数据与所属分类的对应关系
奶糖猫呀·2023-12-30 18:01

机器学习距离度量方法

机器学习算法中，经常需要判断两个样本之间是否相似，比如KNN，K-means，推荐算法中的协同过滤等等，常用的套路是将相似的判断转换成距离的计算，距离近的样本相似程度高，距离远的相似程度低。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-30 01:04

KNN中KD树的查询操作

目录1.简介2.基本知识点：3.与平衡二叉树的不同之处：4.基于上篇博客编写：5.代码：6.效果：小结：1.简介KD树（K-DimensionalTree）是一种二叉树，用于在k维空间中对数据进行分割和组织。它具有以下特点：2.基本知识点：KD树是一种二叉树，每个节点代表一个k维向量。每个节点的左子树和右子树分别表示比当前节点小和大的数据。KD树的构建过程是通过递归的方式进行的，每次选择一个维度作
天玑y·2023-12-29 05:03

100天搞定机器学习|Day16 通过内核技巧实现SVM

天搞定机器学习|Day4-6逻辑回归100天搞定机器学习|Day7K-NN100天搞定机器学习|Day8逻辑回归的数学原理100天搞定机器学习|Day9-12支持向量机100天搞定机器学习|Day11实现KNN100
统计学家·2023-12-29 02:09

模型部署之——ONNX模型转RKNN

提示：这里可以添加学习目标提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、加载Docker镜像二、转换脚本一、加载Docker镜像加载rknn官方提供的基于x86架构下模型转换的镜像文件
Ceri·2023-12-28 16:32

K近邻算法（KNN）

KNN算法KNN算法原理K近邻(K-nearstneighbors,KNN)是一种基本的机器学习算法，所谓k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。
温柔倾怀·2023-12-28 05:08

8.1 有监督学习算法

有监督学习算法0.机器学习理论基础根据酒精浓度、颜色深度判断红酒类别常用机器学习算法体系有监督学习无监督学习半监督学习强化学习输入/输出空间、特征空间过拟合与欠拟合1.KNN/K近邻算法1.1算法原理1.2
adamlay·2023-12-27 15:44

机器学习——KNN算法

1、简介KNN（K-NearestNeighbor,K近邻）算法是最简单的分类算法之一，它也是最常用的分类算法之一。KNN算法是在1968年由Cover和Hart提出的，是一个有监督机器学习算法。
风月雅颂·2023-12-27 03:02

Python机器学习——KNN

目录原理步骤案例原理1、KNN（K-nearestneighbors）：意为K近邻。
棒棒糖one·2023-12-27 03:48

python实现knn算法案例_python机器学习——KNN算法简单入门（真的很简单！）

所有代码请移步GitHub——kNNbyPython很多人在第一次听到机器学习的时候都不知所措，无从下手。起初我也是这样的，各种看别人的博客，吴恩达的课程也死磕，但效果不佳。
weixin_39892481·2023-12-27 03:18

机器学习——KNN近邻算法

一、KNN算法概述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Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法
herry_liang·2023-12-27 03:47

机器学习——KNN近邻算法(鸢尾花数据集)

一、鸢尾花数据集（Iris）Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可
herry_liang·2023-12-27 03:47

机器学习算法——kNN算法解决海伦约会问题--复制粘贴即可使用

#-*-coding:UTF-8-*-importmatplotlibmatplotlib.use('TkAgg')frommatplotlib.font_managerimportFontPropertiesimportmatplotlib.linesasmlinesimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperatorimportma
qq_29744323·2023-12-27 03:47

机器学习——KNN算法

KNN（K-NearestNeighbor）K-近邻算法，简单的说，该算法就是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。
Mr_fengzi·2023-12-27 03:16

机器学习——KNN案例

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。1、电影类型电影类型根据搞笑镜头、拥抱镜头、打斗镜头的数量分为喜剧片、爱情片、动作片等，如图所示。现有电影《唐人街探案》，其搞笑镜头为23个，拥抱镜头为3个，打斗镜头为17个，预测该电影的类型。序号电影名称搞笑镜头拥抱镜头打斗镜头电影类型1《宝贝当家》4529喜剧片2《美人鱼》21175喜剧片3《澳门风云3》3
风月雅颂·2023-12-27 03:46

RKNN Toolkit Lite2 一键安装和测试，sh脚本

RKNNToolkitLite2安装和测试教程本教程旨在指导用户如何使用提供的shell脚本来安装和测试RKNNToolkitLite2，适用于需要在Linux系统上部署和测试AI模型的开发者。
yi拾三·2023-12-27 03:35

RK3588平台开发系列讲解（AI 篇）RKNN rknn_query函数详细说明

文章目录一、查询SDK版本二、查询输入输出tensor个数三、查询输入tensor属性(用于通用API接口)四、查询输出tensor属性(用于通用API接口)五、查询模型推理的逐层耗时六、查询模型推理的总耗时七、查询模型的内存占用情况八、查询模型里用户自定义字符串九、查询原始输入tensor属性(用于零拷贝API接口)十、查询原始输出tensor属性(用于零拷贝API接口)十一、查询原始输入ten
内核笔记·2023-12-27 01:36

RK3588平台开发系列讲解（AI 篇）RKNN 数据结构详解

文章目录一、rknn_sdk_version二、rknn_input_output_num三、rknn_tensor_attr四、rknn_perf_detail五、rknn_perf_run六、rknn_mem_size
内核笔记·2023-12-26 23:53

《Machine Learning in Action》—— 女同学问Taoye，KNN应该怎么玩才能通关

女同学问Taoye，KNN应该怎么玩才能通关？？？某问得，给这位妮子安排上！
玩世不恭的Coder·2023-12-26 20:40

2-7节 k-近邻算法|手写识别系统|机器学习实战-学习笔记

1.KNN项目案例介绍:项目案例2:手写识别系统项目概述:构造一个能识别数字0到9的基于KNN分类器的手写数字识别系统。
努力奋斗的durian·2023-12-26 12:21

RK3588平台开发系列讲解（AI 篇）RKNN-Toolkit2 模型的加载转换

RKNN-Toolkit2目前支持Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet、PyTorch等模型的加载转换，这些模
内核笔记·2023-12-26 11:51

机器学习笔记2-基于KNN算法的手写字识别程序

importnumpyimportoperatorimportosfromPILimportImagedefclassify(inX,dataSet,labels,k=3):'''算法的实现'''dataSetSize=dataSet.shape[0]diffMat=numpy.tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSetsqDiffMat=diffMat**2sqDista
冯子玉·2023-12-26 08:22

机器学习-神经网络-手写数字识别-KNN（有代码，有解析，有数据集，可视化）

机器学习-神经网络-手写数字识别文章目录机器学习-神经网络-手写数字识别1.数据收集与可视化2.KNN实现手写数字识别2.1.数据收集2.2.数据处理2.3.模型构建与预测2.4准确率分析2.5.优缺点分析
herry_drj·2023-12-26 08:51

机器学习笔记 八：Matlab实现神经网络的手写数字识别

4.1nnCostFunction.m5.梯度下降函数5.1sigmoid.m5.2sigmoidGradient.m6.初始化参数6.1randInitializeWeights.m7.后向传播算法实现7.1checkNNGradients.m8
Amyniez·2023-12-26 08:20

rk3588多模型检测部署quickrun

quickrun是一款rk3588rknn多模型高效高并发部署软件软件框架采用session思想，可以定义多个session满足不同模型的义务需求。
杨善锦·2023-12-25 06:23

交通流预测 | Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测（对比SVR、LSTM、GRU、KNN-LSTM）

目录预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍交通流预测|Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测（对比SVR、LSTM、GRU、KNN-LSTM）程序设计完整程序和数据获取方式：私信博主回复
机器学习之心·2023-12-24 15:10

机器学习---K近邻算法

1.KNN算法K近邻算法，即K-NearestNeighboralgorithm，简称KNN算法，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一，1968年由Cover和Hart提出。
三月七꧁ ꧂·2023-12-24 07:34

iTOP-RK3568开发板实时系统编译,Preemption系统/Xenomai系统编译,获取Linux源码包

Linux源码包编译环境说明：本手册使用的是迅为提供的编译环境ubuntu20.04，在网盘资料“iTOP-3568开发板\03_【iTOP-RK3568开发板】指南教程\05_NPU开发配套资料\03_RKNN_Toolkit2
mucheni·2023-12-24 01:36

【机器学习】朴素贝叶斯（Naive Bayes）

【机器学习】k近邻算法（KNN）【机器学习】决策树（DecisionTree）【机器学习】朴素贝叶斯（NaiveBayes）1.概述贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类（NaiveBayes
蓝色蛋黄包·2023-12-23 23:01
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