Knn 第6页

sklearn教程：boston波士顿房价数据集

文章目录数据集介绍导入库划分训练集测试集导入DataFrame创建学习模型KNNLinearDecisionTreeSVR训练模型预测数据绘图可视化数据标准化模型训练和预测数据集介绍Boston数据集是一个经典的回归分析数据集

Cachel wood·2023-12-02 10:24

KNN实战-图像识别

数据说明是在循环0-9的数字一直循环500次所得到的数据，然后以手写照片的形式存在识别的步骤加载数据构建目标值构建模型参数调优可视化展示加载数据importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#记载数据data=np.load('./digit.npy')data构建目标值#构建基础的目标值y=list(np.arange(0,10))*500#对生成的目标值

阿龙的代码在报错·2023-12-02 06:29

KNN算法案例-鸢尾花分类

KNN算法案例-鸢尾花分类因为气候不同，造就性不同，统计鸢尾花的关键特征数据：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度，花瓣宽度植物学家划分：setosa(中文名：山鸢尾)versicolor(中文名：杂色鸢尾)virginica

阿龙的代码在报错·2023-12-02 06:59

KNN回归-GridSearchCV模型调优（波士顿房价）

数据集简介数据介绍波士顿房价数据集(BostonHousingDataset)是一个经典的用于回归分析的数据集。它包含了波士顿地区506个街区的房价信息以及与房价相关的13个特征。这个数据集的目标是根据这些特征来预测波士顿地区房屋的中位数价格(以千美元为单位)数据说明DataSetCharacteristics::NumberofInstances:506:NumberofAttributes:1

阿龙的代码在报错·2023-12-02 06:59

（分类）KNN算法- 参数调优

在此专栏的上一篇文章的基础上，进行交叉实验获取最佳的K值上一篇文章：KNN算法案例-鸢尾花分类数据拆分的过程：交叉验证（CrossValidation）是一种在机器学习中广泛使用的模型评估和参数调优方法

阿龙的代码在报错·2023-12-02 06:57

K近邻

由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方

足圭·2023-12-02 01:50

Elasticsearch：向量搜索 (kNN) 实施指南 - API 版

作者：JeffVestal本指南重点介绍通过HTTP或Python使用ElasticsearchAPI设置Elasticsearch以进行近似k最近邻(kNN)搜索。

Elastic 中国社区官方博客·2023-11-29 22:55

机器学习K近邻算法

**机器学习之入门级算法K近邻**我们所说的KNN也就是K近邻算法！这是用来解决分类问题的：在训练集标签已经确定的情况下，给定一条新的数据，通过K近邻算法来确定它属于哪一类。

可爱的泥鳅·2023-11-29 07:31

【机器学习】K近邻算法

一、原理参数k的确定带权重的k近邻算法与模糊k近邻算法KNN算法用于回归问题在使用欧氏距离时应将特征向量归一化mahalanobis距离如何确定数据的协方差矩阵Bhattacharyya距离距离度量学习距离度量学习大边界最近邻分类二

十年一梦实验室·2023-11-29 07:23

K 最近邻算法

K最近邻算法简单KNN海伦约会手写数字识别KNN算法的优缺点K最近邻（K-NearestNeighbor，KNN）算法，是1967年由CoverT和HartP提出的一种用于分类与回归的方法。

写进メ诗的结尾。·2023-11-28 08:10

使用VC++设计程序使用邻域平均平滑算法、中值滤波算法、K近邻均值滤波器（KNNF）进行滤波

文章目录VC++实现若干种图像滤波技术实验内容邻域平均平滑算法1.原理2.实验代码3.实验现象中值滤波算法1.原理2.实验代码3.实验现象K近邻均值滤波算法（KNNF）1.原理2.实验代码实验现象实验内容实验要求

宁77吖·2023-11-26 13:12

机器学习基础知识，numpy学习，分类和回归初识

内容机器学习基本知识特征工程特征工程内容监督学习一般使用标称型和数值型两种目标变量知识表示聚类密度估计思路numpy的使用array对象array对象的属性创建array的方法代码演示array本身支持的操作random分类k邻近算法-KNN

crocodilian2·2023-11-26 12:09

《向量数据库指南》——Range Search 使用方法和参数检查

决定搜索请求将执行RangeSearch还是KNNSearc

LCHub低代码社区·2023-11-26 08:42

机器学习第14天：KNN近邻算法

☁️主页Nowl专栏《机器学习实战》《机器学习》君子坐而论道，少年起而行之文章目录介绍实例回归任务缺点实例分类任务如何选择最佳参数结语介绍KNN算法的核心思想是：当我们要判断一个数据为哪一类时，我们找与它相近的一些数据

Nowl·2023-11-26 06:51

GEE：kNN（k-最近邻）分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、最优参数、统计面积）

作者：CSDN@_养乐多_本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行kNN（k-最近邻）分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点，合并样本点等

_养乐多_·2023-11-25 16:29

KNN（K邻近）分类算法 —— 代码简洁

其中选取的邻近n个点作为分类参考，参数n可以通过不断的调试，配合模型评价结果来获得最优参数值代码如下：defKNN(X_train,Y_train,X_test,Y_test,n):"""X_train

Imp_北溟·2023-11-25 14:07

《机器学习实战》(一) —— kNN

文章目录资料kNN步骤知识点简易kNN算法海伦约会读取txt文件法一:open打开法二:pandas(不熟)字符串类别格式需转为数字格式matplotlib显示中文乱码问题Matplotlib画图均值归一化测试数字识别首先

^BonnenuIt·2023-11-25 14:06

Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法

本文3000字，预计阅读时间10分钟，建议收藏摘要：从零开始学习机器学习最简单的kNN算法。今天开始，我打算写写机器学习教程。说实话，相比爬虫，掌握机器学习更实用竞争力也更强些。

Python进阶者·2023-11-25 14:05

机器学习（十九）——PageRank算法, KNN, loss function详解

http://antkillerfarm.github.io/PageRank算法概述在PageRank提出之前，已经有研究者提出利用网页的入链数量来进行链接分析计算，这种入链方法假设一个网页的入链越多，则该网页越重要。早期的很多搜索引擎也采纳了入链数量作为链接分析方法，对于搜索引擎效果提升也有较明显的效果。PageRank除了考虑到入链数量的影响，还参考了网页质量因素，两者相结合获得了更好的网页

antkillerfarm·2023-11-25 14:04

机器学习学习路线及知识汇总

艾醒(AiXing-w)·2023-11-25 14:34

机器学习探索计划——KNN算法流程的简易了解

文章目录数据准备阶段KNN预测的过程1.计算新样本与已知样本点的距离2.按照举例排序3.确定k值4.距离最近的k个点投票scikit-learn中的KNN算法数据准备阶段importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp

FeatherWaves·2023-11-25 14:32

03 kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响

d(x,y)闵式距离模型参数的分类优缺点代码#人工智能数据源下载地址：https://video.mugglecode.com/data_ai.zip，下载压缩包后解压即可（数据源与上节课相同）#-*-coding:utf-8-*-"""任务：鸢尾花识别"""importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfroms

夏威夷的芒果·2023-11-25 06:32

UNET-RKNN分割眼底血管

呆呆珝·2023-11-24 23:19

AlphaPose-RKNN-rk3588

1.AlphaPose背景介绍AlphaPose是一个用于人体姿态估计的开源工具。人体姿态估计在计算机视觉中是一个核心问题，它旨在定位并识别图像或视频中的人体关键点和骨骼结构。在许多应用中，如动作识别、行为分析、虚拟现实和增强现实，人体姿态估计都发挥着重要作用。2.基本思路姿态估计有自顶向下（top-down）和自底向上（bottom-up）的两种策略。其中：自顶向下策略首先检测图像中的人物实例，

呆呆珝·2023-11-24 22:52

数据挖掘——k近邻算法入门

/1BgWuKq5qCLJMaX8G4khYKQ提取码：je80复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦算法简介k-近邻算法（k-NearestNeighbouralgorithm），又称为KNN

北岸&初晴°·2023-11-24 05:43

数据挖掘：K近邻

数据挖掘：K近邻@(机器学习)[数据挖掘,K近邻,算法]K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法，是最简单的机器学习算法之一。

venter_zhu·2023-11-24 05:09

数据挖掘5-K近邻

K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，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

各种控恩恩恩·2023-11-24 05:08

数据挖掘-k近邻算法的R实现

一、代码实现（R语言）1.编写函数使用k近邻算法计算预测值myknnfindk(X,y,K.list)$CV.per[,1][,2][,3][,4][,5][1,]0.0333333300.0666

Rr-7·2023-11-24 05:35

数据挖掘K近邻（KNN）算法

1KNN描述k近邻算法是一种基本分类与回归算法，是一种监督式学习。2KNN算法思想基本思想是在距离空间里，如果一个样本的最接近的k个邻居里，绝大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。

菜菜~·2023-11-24 05:31

计算机毕业设计之Python+Spark+Flink考研测与推荐系统考研大数据分析考研推荐系统考研预测系统考研大数据可视化考研爬虫可视化考研数据分析

开发技术前端：vue.js后端：springboot+mybatis-plus数据库：mysql算法(机器学习、深度学习)：协同过滤算法(基于用户、基于物品全部实现)、KNN爬虫：python、requests

计算机毕业设计大神·2023-11-22 21:10

《机器学习实战》读书笔记(第一部分：分类)

参考《机器学习实战》一、KNN原理：步骤：数据处理归一化(x-min)/(max-min)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离选取与当前点距离最小的k个点确定k个点所在类别出现的频率，返回频率最高的类别作为当前点的预测分类

你的小猫咪·2023-11-22 15:29

预测模型的选择

预测模型通常为回归任务，但是也有一些是以标签类别为主的分类任务，分类任务常用的模型有逻辑回归、线性判别分析、knn近邻分类算法、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机，我们有时并不知道哪个模型是最好，所以要进行比较

weixin_56938151·2023-11-22 12:52

聚类算法（knn流程，评估方法，特征选择、主成分分析）总结

聚类算法聚类算法分类：粗聚类、细聚类一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)参数:n_clusters:开始的聚类中心数量k-means其实包含两层内容：k–选几个中心店means–均值计算流程随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K

jialun0116·2023-11-21 22:26

KNN(k近邻法)算法理论和实战

KNN概念k近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。k近邻法的输入为实例的特征向量对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。

数据与后端架构提升之路·2023-11-21 21:07

（论文阅读51-57）图像描述3 53

51.文献阅读笔记（KNN）简介题目ExploringNearestNeighborApproachesforImageCaptioning作者JacobDevlin,SaurabhGupta,RossGirshick

朽月初二·2023-11-21 09:20

Matlab点云处理及可视化第1期—基于KD树的邻域点搜索(柱状邻域、球状邻域及KNN)

目录1概述2代码实现3可视化验证数据及完整代码获取方式：观前提示：本文文字内容请勿直接用于论文写作，否则后果自负。特别提示：《Matlab点云处理及可视化》系列文章旨在为初入点云处理领域的朋友提供一份较为权威、可直接用于论文写作的Matlab点云数据处理教程。所有代码均未做加密处理，部分进阶内容会有一定获取门槛，介意请直接划走。先来看一下最终可视化结果：1概述点云数据具有离散无规则性、盲目性、海量

阿昆的科研日常·2023-11-21 08:32

【AI核心能力】第5讲机器学习三

FunctionalityProbabilityImitatingDiversionSplitspacesCollectiveintelligencesSupervisedLearningKNNKNN的思路其实很简单要解决这个回归问题

Hellespontus·2023-11-21 00:43

机器学习算法（三）：K近邻(k-nearest neighbors)初探

机器学习算法（三）：K近邻(k-nearestneighbors)初探1KNN的介绍和应用1.1KNN的介绍kNN(k-nearestneighbors)，中文翻译K近邻。

废物药浪学代码·2023-11-21 00:38

2021-12-19

data(iris)library(kknn)library(caret)index<-sample(1:nrow(iris),size=round(nrow(iris)/3),replace=FALSE

琅琊笑笑风·2023-11-20 18:06

常见机器学习算法简述

kNN(k近邻)：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。在分类中，通过投票法选择这k个样本中出现最多的类别作为预测结果。

zerowl·2023-11-20 17:08

C++实现KNN和K-Means

学校机器学习课程的实验课要求实现KNN和K-Means：（平时没听课）临时去查了一下KNN和K-Means是啥，然后自己用C++写了小例子，想着写都写了那就把代码贴出来吧。

折途·2023-11-20 13:54

安装系统时无raid驱动处理办法

#Lspci-knn|grep-iraid-A5例如驱动是megaraid_sas。下载源码后在其他环境的同版本系统中编译好驱动

烈日下的奔跑·2023-11-19 21:32

OpenCV48:使用KNN完成OCR手写体识别

目标在本章中，将学习使用kNN来构建基本的OCR应用程使用OpenCV自带的数字和字母数据集手写数字的OCR目标是构建一个可以读取手写数字的应用程序。

uncle_ll·2023-11-19 17:57

1.rk3588的yolov5运行：pt_onnx_rknn转换及rknn在rk3588系统python运行

自己有点笨，查资料查了一周才完美的实现了yolov5在rk3588环境下的运行，在这里写具体步骤希望大家少走弯路。具体步骤如下：一、yolov5的原代码下载及pt文件转换为onnx文件1.yolov5的原代码下载及环境搭建在这里一定要下载正确版本的源代码，否则pt到onnx文件的转换很容易出错。进入网盘链接下载即可：https://pan.baidu.com/s/1D-9UzyfNgrACdqli

YANQ662·2023-11-18 23:20

【Machine Learning in R - Next Generation • mlr3】

一个简单的机器学习流程在mlr3中可被分解为以下几个部分：创建任务比如回归、分裂、生存分析、降维、密度任务等等挑选学习器（算法/模型）比如随机森林、决策树、SVM、KNN等等训练和预测创建任务本次示例将使用

皮肤科大白·2023-11-17 00:49

yolo5 onnx2rknn 瑞芯微香橙派 rk3588

yolo训练我用的环境是yolo5.6.0应该是然后使用同环境下的export注意不要换环境。。。pythonexport.py--weightsD:\project\Pythonproj\yolov5\yolo5\runs\train\exp5\weights\best.pt--img640--batch1--includeonnx--opset12导出onnx,如果你和我的版本完全相同，那么你

define_mine·2023-11-16 14:46

【人工智能Ⅰ】7-KNN & 决策树

【人工智能Ⅰ】7-KNN&决策树7-1KNN（Knearneighbour）思想：一个样本与数据集中的k个样本最相似，若这k个样本大多数属于某类别，则该个样本也属于这类别距离度量样本相似性用欧氏距离定义

MorleyOlsen·2023-11-16 09:08

机器学习和深度学习领域的算法和模型

LogisticRegression）决策树（DecisionTree）随机森林（RandomForest）支持向量机（SupportVectorMachine）k-近邻算法（k-NearestNeighbors,KNN

超级大超越·2023-11-16 02:35

【Python实验设计】KNN分类算法 | K-means聚类算法 | matplotlib龟兔赛跑 | 阻尼衰减曲线 | 雷达图 | sqlite3数据库

一、【使用KNN分类算法实现根据身高和体重对体型分类】KNN（K-NearestNeighbors）分类算法是一种基于实例的监督学习算法，用于对未知样本进行分类，其基本思想是通过测量不同特征之间的距离来判断样本的类别

Akaxi-1·2023-11-16 00:39

怎样通俗易懂理解Bagging和随机森林

首先我们先来讲一点预备知识，机器学习有很多进行分类和回归的预测方法（模型），而例如分类的KNN、逻辑回归与

Python和数据分析·2023-11-15 17:45

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