NearestNeighbor

Python实现KNN分类算法

目录一、KNN算法简介二、算法过程三、代码实现及数据分析四、思考与优化一、KNN算法简介邻近算法，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
王念晨·2020-07-12 00:38

机器学习学习日志--KNN

渣渣的学习日志（一）---KNN算法根据斯坦福大学CS231n的课程，在学习CNN之前，要先对一些机器学习的算法进行系统的学习，最先接触到的就是KNN算法KNN（k-nearestneighbor)算法用我个人的理解就是
supergxt·2020-07-12 00:19

Python分类算法汇总-K最近邻分类算法（鸢尾花分类与预测）

目录K最近邻分类原理思路三个基本要素距离计算方法KNN算法实现过程KNN算法实现K最近邻分类K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是最简单的机器学习算法之一。
错落星辰.·2020-07-11 21:32

KNN算法，决策树

一，k近邻算法概述k近邻(k-nearestneighbor,KNN)是一种基本的分类与回归算法。于1968年由Cover和Hart提出。
qq_43518336·2020-07-11 21:45

聚类算法和分类算法

常用的分类算法包括：决策树分类法朴素的贝叶斯分类算法(nativeBayesianclassifier)基于支持向量机(SVM)的分类器神经网络法k-最近邻法(k-nearestneighbor，kNN
蔡艺君小朋友·2020-07-11 16:43

KNN算法从入门到实战（分析双色球篮球号码与红球号码的关系）

KNN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。
itchou·2020-07-11 08:59

【7%】100小时机器学习——K近邻法

总目录链接K近邻法（K-NN，k-NearestNeighbor）前言什么是KNNK-NN是一种简单且最常用的分类算法，可以应用于回归计算。
QuantumLZ·2020-07-10 23:17

（一）Knn算法原理以及python实现

一、knn算法介绍1.介绍邻近算法，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。
wickedvalley·2020-07-10 11:54

机器学习原理之KNN算法以及sklearn实现Iris鸢尾花分类

一、KNN算法原理KNN（k-nearestneighbor）算法是一种基本的分类与回归算法比较简单、直观：从给定的训练数据集中找出距离新输入的实例最近的k个实例，然后在这k个实例中类别数量最多的那个类就是我们新输入实例的最终分类结果
峰清羊·2020-07-10 10:46

机器学习分类算法(二)-KNN(近邻)算法

1、k-近邻法简介k近邻法(k-nearestneighbor,k-NN)是一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据
安替-AnTi·2020-07-10 09:51

KNN算法的Python实现

简介邻近算法，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。
Bob Liu·2020-07-10 03:32

K近邻算法-python代码实现

K-NearestNeighbor商业哲学家JimRohn说过一句话，“你，就是你最常接触的五个人的平均。”那么，在分析一个人时，我们不妨观察和他最亲密的几个人。
longongng·2020-07-10 02:12

KNN算法及python实现

KNN算法原理和python实现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。
靓玲珑·2020-07-10 00:27

KNN与线性分类器

KNN（K最近邻算法K-NearestNeighbor）：所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居），这K个实例的多数属于某个类
how2js·2020-07-09 23:52

机器学习之KNN（一）K近邻算法sklearn实现详解

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。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居
繁华三千东流水·2020-07-09 21:51

什么是KNN算法？

KNN（K-NearestNeighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。
hajk2017·2020-07-09 16:07

机器学习-KNN算法详解与实战

最邻近规则分类(K-NearestNeighbor)KNN算法1.综述1.1Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法1.2分类(classification)算法1.3输入基于实例的学习(instance-basedlearning
diantu6020·2020-07-09 15:13

【机器学习算法笔记系列】K-近邻(KNN)算法详解和实战

KNN算法算法概述K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)算法，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。
fpzRobert·2020-07-09 11:20

KNN算法简要介绍及算法流程

算法简介邻近算法，又叫K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。
岳开森·2020-07-09 10:10

KNN分类器

转载请声明出处：http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44132771KNN即K-NearestNeighbor，是数据挖掘中一种最简单的分类方法
陈靖_·2020-07-09 10:45

二：K近邻

简介K近邻算法，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。
楠哥哥_0b86·2020-07-09 09:42

K-近邻（KNN）算法

K-近邻算法（K-NN）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。
weixin_33857679·2020-07-09 09:18

kNN原理及其python实现

kNN原理及其python实现k-NN(k-nearestneighbor)，从英语翻译过来就是k个最接近的邻居；我们现在只要有k和最接近这两个概念就行了。
Jeaten·2020-07-09 07:47

《机器学习》第十章 降维与度量学习 总结

k近邻学习（k-NearestNeighbor）一种常用的监督学习方法，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，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。
overflowsss·2020-07-08 22:04

python_sklearn机器学习算法系列之PCA(主成分分析)------人脸识别(k-NearestNeighbor,KNN)

本文主要目的是通过一个简单的小例子和很短的代码来快速学习python中的sklearn.decomposition的PCA(主成分分析)这一模块的基本操作和使用，注意不是用python纯粹从头到尾自己构建PCA(主成分分析)，既然sklearn提供了现成的我们直接拿来用就可以了，当然其原理十分重要，下面简单介绍：（关于PCA更多数学上面的推导可以查看笔者另一篇博客https://blog.csdn
weixin_42001089·2020-07-08 20:46

机器学习 第十章 降维与度量学习

第十章降维与度量学习k近邻学习多维缩放主成分分析流形学习度量学习10.1k近邻学习k近邻(k-NearestNeighbor,kNN)学习是一种常用的监督学习方法懒惰学习：此类学习技术在训练阶段仅仅是把样本保存起来
爱吃草莓的西瓜酱·2020-07-08 19:42

周志华《机器学习》同步学习笔记 ——第十章降维与度量学习

第十章降维与度量学习10.1k近邻学习10.2低纬嵌入10.3主成分分析10.4核化线性降维10.5流形学习10.5.1等度量映射10.5.2局部线性嵌入10.6度量学习10.1k近邻学习k近邻学习即kNN（k-NearestNeighbor
克小洛·2020-07-08 11:36

【python+机器学习1】python 实现 KNN

欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor（k最邻近分类算法），简称KNN，是最简单的一种有监督的机器学习算法。
哈希大数据·2020-07-07 14:05

机器学习笔记(十)降维和度量学习

10.降维和度量学习10.1k近邻学习k近邻（k-NearestNeighbor，简称kNN）学习是一种常用的监督学习方法，其原理是：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，
fjssharpsword·2020-07-07 07:34

java 图像的放大与缩小

图像的放大，需要补充没有的像素，常用的方法有1.最临近点插值算法(NearestNeighbor)2.双线性插值算法(BilinearInterpolation)3.双立方插值算法(BicubicInterpolation
epleone·2020-07-06 16:38

计算机视觉——KNN算法以及手势识别应用

文章目录概述KNN算法原理KNN二维分类器模型DSIFT手势识别应用手势识别具体流程概述本文介绍了KNN算法的基本原理，以及配合dfift（稠密sift）进行一个手势识别方面的应用KNN算法原理KNN算法（K-NearestNeighbor
yaonuliazzz·2020-07-06 10:17

Python 3实现k-邻近算法以及 iris 数据集分类应用

1.K-邻近算法1.1基本原理k近邻法(k-nearestneighbor,k-NN)是1967年由CoverT和HartP提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也
Stephen的Blog·2020-07-05 12:32

【11%】100小时机器学习——KNN实验

前情回顾：K近邻法（K-NN，k-NearestNeighbor）Step0：数据准备Social_Networt_AdsUserID,Gender,Age,EstimatedSalary,Purchased15624510
QuantumLZ·2020-07-05 07:51

Opencv图像识别从零到精通（37）----KNN算法

一KNN简介K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，该方法的思路是：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
小木匠_·2020-07-05 03:15

OpenGL 三角形颜色插值

1.最懒的方法——NearestNeighbor对于三角形内的点，离三个顶点谁最近，就赋值为那个顶点对应的颜色。2.最天真的方法——Distance三角形内一点的值应该来自于三个顶点。
yang131·2020-07-05 00:00

KNN:如何对手写数字进行识别？

KNN的英文叫K-NearestNeighbor，应该算是数据挖掘算法中最简单的一种。1.KNN的工作原理“近朱者赤，近墨者黑”可以说是KNN的工作原理。
疯狂的小强_94ee·2020-07-04 20:19

KD-树介绍

Kd-Tree，即K-dimensionaltree，是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(NearestNeighbor)和近似最
_小庄·2020-07-04 20:49

小议2019机器人顶会上的3D 激光紧耦合里程计——Lio-mapping， R_LINS , 和IN2LAMA

loam的特征基于nearestneighbor完全是很弱的匹配。图结构里面为了把所有滑窗的posevertices串起来，只能每滑窗帧都去相对fixedframe（pivot）提nearestne
Yang He·2020-07-04 09:59

KNN算法常见问题总结

1k近邻法（k-nearestneighbor,kNN）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。
lizz2276·2020-07-02 09:43

数据分析 第十篇：分类（kNN）

K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)算法是一种监督式的分类方法，但是，它并不存在单独的训练过程，在分类方法中属于惰性学习法，也就是说，当给定一个训练数据集时，惰性学习法简单地存储或稍加处理
li123128·2020-07-02 07:17

原生python实现knn分类算法，用鸢尾花数据集

1.Knn算法概念邻近算法，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。
YJLJ7632·2020-07-01 14:09

Python数据挖掘实战——KNN算法（K最近邻节点算法，k-NearestNeighbor）

一、分类分类是用来预测类别数据的一种方法，可以用来预测未来一段时间内用户是否会流失，预测用户是否会响应你的促销活动，能够评估用户的信用度是好还是差的一系列分类预测问题。二、概念2.1监督学习（SupervisedLearning）从给定标注的训练数据集中学习出一个函数，根据这个函数为新数据进行标注。（有因变量y）回归分类、分类、时间序列等。2.2无监督学习（UnsupervisedLearning
zhuoyue65·2020-06-30 17:00

算法学习笔记：KNN（K-Nearest Neighbor）

KNN：K最近邻算法，K-NearestNeighbor，是早期的基于统计的有监督分类方法。
xiaozhimonica·2020-06-30 01:01

K近邻算法和鸢尾花问题

K近邻算法和鸢尾花问题一、K近邻算法二、鸢尾花数据三、鸢尾花案例一、K近邻算法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。
菠萝大师·2020-06-29 23:02

K近邻

K近邻k近邻法（k-NearestNeighbor，简称kNN）是一种基本的分类与回归方法。分类问题：对新的样本，根据其k个最近邻的训练样本的类别，通过多数表决等方式进行预测。
池边的树·2020-06-29 13:54

k近邻法算法对鸢尾花数据集进行分析

一.算法设计k近邻法(k-nearestneighbor,k-NN)是1967年由CoverT和HartP提出的一种基本分类与回归方法。
weixin_44291307·2020-06-29 12:36

KNN(k近邻算法)最最最全面总结

一KNN算法概述KNN（K-NearestNeighbor）工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标
colorful_-_·2020-06-29 09:42

机器学习总结之——各种距离汇总

机器学习总结之——各种样本距离汇总  一般在机器学习模型中会涉及到衡量两个样本间的距离，如聚类、K-NearestNeighbor等，使用的距离可以使欧式距离，也是可以是其它距离，本文对各种距离度量的表示法进行了汇总
Greatpanc·2020-06-29 06:07

24丨KNN：如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型？

KNN的工作原理k-NearestNeighbor，邻近算法1.计算待分类物体与其他物体之间的距离；2.统计距离最近的K个邻居；3.对于K个最近的邻居，它们属于哪个分类最多，待分类物体就属于哪一类。
张九日zx·2020-06-29 05:54

实战：四个步骤教你用python实现KNN分类算法！（建议收藏）

一、KNN算法简介邻近算法，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。
空山老师·2020-06-29 01:52
上一页 7 8 9 10 11 12 13 14 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他