Neighbor(KNN)

Elasticsearch混合搜索深度解析（下）：执行机制与完整流程

引言在上篇中，我们发现了KNN结果通过SubSearch机制被保留的关键事实。本篇将继续深入分析混合搜索的执行机制，揭示完整的处理流程，并解答之前的所有疑惑。

GeminiJM·2025-07-12 09:59

机器学习-K近邻算法

kNN.pyfromnumpyimport*importoperatordefcreateDataSet():group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]

shy_snow·2025-07-10 19:46

神经网络初步学习3——数据与损失

（1）区别这里不妨以图像识别为例子：（1）在传统的机器学习视角中：我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量，例如常见的SIFT、SURF和HOG等，随后需要我们选择合适的分类器（例如：SVM、KNN等分类器

X Y O·2025-07-10 12:33

rk3566开发之rknn npu 部署

目录NPU使用RKNN模型非RKNN模型RKNN-Toolkit2工具RKNNNPU测试代码如下main.ccssd.cc调用ssd模型进行目标检测测试ssd.hqt中调用rknnnpu接口NPU使用RK3566

三十度角阳光的问候·2025-07-10 06:51

KNN（K-近邻算法)(上)--day05

KNN（K-NearestNeighbors，K近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数化方法。其基本思想是通过找出与新样本最接近的已标记数据中的K个最近邻居来进行预测或分类。

扫把星133·2025-07-05 16:00

【学习】《算法图解》第十二章学习笔记：K近邻算法

前言《算法图解》第十二章介绍了一种简单而强大的机器学习算法——K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）。这是一种基于实例的学习方法，也是机器学习领域中最基础、最直观的算法之一。

·2025-07-03 13:01

七天学完十大机器学习经典算法-05.从投票到分类：K近邻(KNN)算法完全指南

K近邻（K-NearestNeighbors,KNN）算法的核心思想，就如同这个观察邻居的过程。它是机器学习中最直观

·2025-06-30 23:50

Python实例题：基于 KNN 算法的手写数字识别

目录Python实例题题目要求：解题思路：代码实现：Python实例题题目基于KNN算法的手写数字识别要求：实现一个基于K-NearestNeighbors(KNN)算法的手写数字识别系统。

·2025-06-29 22:45

【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法原理及流程

算法距离度量选择与数据维度归一化【k近邻】K-NearestNeighbors算法k值的选择【k近邻】Kd树的构造与最近邻搜索算法【k近邻】Kd树构造与最近邻搜索示例k近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN

F_D_Z·2025-06-28 18:10

rknn优化教程（三）

/rknn_engine├──include│├──def││└──rknn_define.h│└──rknn_engine.h├──src│├──common││├──rknn_data.h││└──

凌佚·2025-06-28 02:58

机器学习×完结 · 她们不是写完了，而是偷偷留下了你

这一卷从KNN的“她学会先看邻居”

Gyoku Mint·2025-06-28 00:44

KNN算法（K近邻算法）

目录含义代码含义knn（k近邻）算法就像它的名字一样，使用邻居而且是近的邻居来确定某个样本的类别，就好像物以类聚这种意思。

姜姜爱学习·2025-06-26 09:51

k近邻算法(kNearest Neighbors) 原理与代码实例讲解

k-近邻算法,聚类,分类,分离散数据,决策边界,邻域,机器学习,监督学习k-近邻算法(k-NearestNeighbors)-原理与代码实例讲解k-近邻算法（k-NearestNeighbors，简称kNN

AI大模型应用实战·2025-06-26 01:50

【RKNN】RKNN-Toolkit2 Python API之accuracy_analysis函数详解

accuracy_analysis()是RKNN-Toolkit2中用于量化精度分析的核心接口，通过对比浮点模型与量化模型（或NPU硬件推理）的输出差异，定位量化误差来源。

浩瀚之水_csdn·2025-06-26 00:17

Lua 事务双写、RedisGears 异步双写、零停机索引迁移与容量预估

数据结构存什么为什么要用它Hashprod:数值型KV（价格、库存、点击数…）HINCRBY、HSET超快；天然适合计数与并发写JSONprodjs:结构化/全文/向量字段RediSearch可直接对JSON做全文、过滤、KNN

·2025-06-23 03:13

KNN算法数字识别实战：训练集、测试集与代码实现

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：KNN算法，作为一种经典的监督学习方法，特别适用于分类和回归问题，在模式识别和数据挖掘中应用广泛。

Aurora曙光·2025-06-22 20:28

【数据挖掘】期末复习模拟题（暨考试题）

曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN

chaser&upper·2025-06-20 03:50

BIRCH、K-Means、KNN聚类算法实战：二维坐标空间聚类分析

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目深入探讨BIRCH、K-Means、K-Means++和K-NearestNeighbors（KNN）四种聚类算法在二维坐标空间中的应用与分析。

闲书郎·2025-06-19 10:46

向量检索中的 ANN（Approximate Nearest Neighbor）技术

向量检索中的ANN（ApproximateNearestNeighbor）技术是一种在高维空间中高效查找与查询向量q最相似的Top-K个向量的方法，其核心在于牺牲一定的精度（召回率）以换取比精确最近邻搜索（ExactNN）高数个数量级的查询速度。它广泛应用于图像/视频检索、自然语言处理（如语义搜索、问答）、推荐系统、生物信息学等场景。⸻一、基本问题定义目标：给定一个查询向量q，在一个庞大的向量集合

XiaoQiong.Zhang·2025-06-16 09:58

OpenCV Video 模块使用指南（Python 版）

一、模块概述video模块是OpenCV的视频分析核心，提供以下核心功能：背景建模：运动检测（MOG2/KNN背景减除）光流法：物体运动估计（LK金字塔光流）目标跟踪：单目标/多目标跟踪（KCF、MOSSE

ice_junjun·2025-06-16 04:59

从代码学习深度学习 - 词的相似性和类比任务 PyTorch版

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前言加载预训练词向量TokenEmbedding类详解预训练词向量简介(GloVe)具体含义总结建议应用预训练词向量词相似度knn

飞雪白鹿€·2025-06-15 17:49

Ubuntu24.04 onnx 模型转 rknn

前面的环境配置有点懒得写，教程也很多，可以自己找rknn-toolkit2gitee地址：pingli/rknn-toolkit2试了很多开源的代码，都没办法跑通，最后自己改了一版微调后的qwen2模型适用

一只名叫Me的猫·2025-06-12 19:16

RKNN3588配置推理环境

查看NPU使用率sudowatch-n0.1/sys/kernel/debug/rknpu/loa

不要绝望总会慢慢变强·2025-06-12 04:58

《昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类》

K近邻算法实现红酒聚类今天我来学习一下使用MindSpore在部分wine数据集上进行KNN实验。1、实验目的了解KNN的基本概念；了解如何使用MindSpore进行KNN实验。

2301_82117638·2025-06-11 13:53

昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类

K近邻算法原理介绍K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一

shen-727·2025-06-11 13:51

昇思25天学习打卡营第17天 | K近邻算法实现红酒聚类

内容介绍：K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，是机器学习最基础的算法之一。

神奇的布欧·2025-06-11 13:50

2015-5-10分享的PDF

http://pan.baidu.com/s/1dDtSP2LNode应用程序构建使用MongoDB和Backbone_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1c04KnNMPhoneGap

qq2011705918·2025-06-11 13:48

RKNN-Toolkit 开源项目教程

RKNN-Toolkit开源项目教程rknn-toolkit项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rknn-toolkit1.项目介绍RKNN-Toolkit是一款由

彭宏彬·2025-06-11 01:24

rknn优化教程（二）

文章目录1.前述2.三方库的封装2.1`xrepo`中的库2.2`xrepo`之外的库2.2.1`opencv`2.2.2`rknnrt`2.2.3`spdlog`3.

凌佚·2025-06-11 01:21

使用Python和Scikit-Learn实现机器学习模型调优

超参数是模型在训练之前需要设置的参数，例如决策树的深度、KNN的邻居数等。合理地选择超参数可以显著提升模型的性能。

Blossom.118·2025-06-08 06:00

机器学习KNN算法全解析：从原理到实战

今天我们来聊聊机器学习中的"懒人算法"——KNN（K-NearestNeighbors，K近邻）算法。这个算法就像个"墙头草"，它不学习模型参数，而是直接根据邻居的"投票"来做决策，是不是很有趣？

AI妈妈手把手·2025-06-07 14:45

【统计方法】基础分类器: logistic, knn, svm, lda

均方误差（MSE）理解与分解在监督学习中，均方误差衡量的是预测值与实际值之间的平均平方差：MSE=E[(Y−f^(X))2]\text{MSE}=\mathbb{E}[(Y-\hat{f}(X))^2]MSE=E[(Y−f^(X))2]MSE可以分解为三部分：MSE=Bias2(f^(x0))+Var(f^(x0))+Var(ε)\text{MSE}=\text{Bias}^2(\hat{f}(x

pen-ai·2025-06-06 04:20

【动手学机器学习】第三章模式识别与机器学习经典算法——k 近邻算法

本章就将介绍一个最基本的分类和回归算法：k近邻（k-nearestneighbor,KNN）算法。KNN是最简单也是最重要的机器学习算法之一，它的思想可以用一句话来概括：“相

小洛~·~·2025-06-04 12:01

matlab 绘图常用命令

,10);set(gca,'xcolor',[100]);set(gca,'ycolor',[100]);2、设置横/纵坐标刻度标签set(gca,'XTickLabel',["LR","SVR","KNN

Great_lid·2025-06-03 15:22

【LLM】Redis 作为向量库入门指南

存储和更新向量4.1Hash4.1.1示例4.1.2解释5.1JSON5.1.1示例5.1.2解释6.查询命令简介6.1FT.SEARCH6.2FT.AGGREGATE6.3与SQL语句对比7.向量搜索7.1KNNvectorsearch7.1.1

herogus丶·2025-06-01 06:04

python代码实现KNN对鸢尾花的分类

一、KNN模型-KNeighborsClassifier()1.1导入sklearn第三方库fromsklearnimportdatasets#sklearn的数据集fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier

邀_灼灼其华·2025-05-29 06:26

保姆级教程：RK3588部署yolo目标检测模型

整体分为两大块：PartA：在PC上，训练yolo目标检测模型（.pt格式）；再转为.onnx格式；最后转为.rknn格式。PartB：在板卡上，运行rknn格式的模型。Par

ling913·2025-05-28 18:00

【机器学习基础】机器学习入门核心算法：K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）

机器学习入门核心算法：K-近邻算法（K-NearestNeighbors,KNN）一、算法逻辑1.1基本概念1.2关键要素距离度量K值选择二、算法原理与数学推导2.1分类任务2.2回归任务2.3时间复杂度分析三

白熊188·2025-05-28 11:09

Python训练营-Day11-常见的调参方式

简单介绍，非重点实战中很少用到，可以不了解）贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长今日作业：对于信贷数据的其他模型，如LightGBM和KNN

Mallow Flowers·2025-05-26 00:51

Conda pack 进行Python环境打包

基于Dify的智能分类方案：大模型结合KNN算法（附代码）OpenCompass：大模型测评工具一文读懂多模态大模型基础架构大模型管理平台：one-api使用指南大模型RAG、ROG、RCG概念科普RAGOnMedicalKG

写代码的中青年·2025-05-24 05:04

KMeans, KNN, Meanshift

这三个玩意，因为要么带K，要么带Mean，所以吗，放在一起介绍一下：Meanshift因为我本身是图像处理出身，最早接触的是Meanshift，其经常用于图像分割，目标跟踪等方面，下面首先说一下Meanshift:算法步骤：在未被标记的数据点中随机选择一个点作为起始中心点center；找出以center为中心半径为radius的区域中出现的所有数据点，认为这些点同属于一个聚类C。同时在该聚类中记录

机器灵·2025-05-23 04:12

RK3588 RKNN ResNet50推理测试

RK3588RKNNResNet50推理测试一、背景二、性能数据三、操作步骤3.1安装依赖3.2安装rknn-toolkit,更新librknnrt.so3.3下载推理图片3.4生成`onnx`模型转换脚本

Hi20240217·2025-05-22 07:32

野火鲁班猫(arrch64架构debian)从零实现用MobileFaceNet算法进行实时人脸识别（四）安装RKNN Toolkit Lite2

RKNNToolkitLite2是瑞芯微专为RK系列芯片开发的NPU加速推理API。若不使用该工具，计算任务将仅依赖CPU处理，无法充分发挥芯片高达6TOPS的NPU算力优势。

熊猫在哪·2025-05-21 15:14

11.13 机器学习-KNN算法+模型选择与调优+网格搜索

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,StratifiedKFold,KFold,G

Seeklike·2025-05-20 02:48

RK3568的rknn环境配置

本专栏部署为官方yolov8n模型，自己训练的1类物体的识别的部署（与官方的80类不一样）1.先安装rknn-toolkit2pipinstallrknn-toolkit22.第一步安装完成以后，可以实现

Livan.Tang·2025-05-19 10:34

python手写数字的识别

这是我的学习AI的第一个小程序：手写数字的识别，所用的数据集是从Kaggle上下载的csv文件，用python的pandas库读取文件，所以难度降低类很多，我不用再去处理图片；至于算法，用了KNN算法，

yu_weier·2025-05-18 02:21

机器学习 --- kNN算法

第1关：实现kNN算法#encoding=utf8importnumpyasnpclasskNNClassifier(object):def__init__(self,k):'''初始化函数:paramk

*Crystal·2025-05-16 23:13

AI 的 6 大核心方向 + 学习阶段路径

学习阶段：（1）基础数学：线性代数、概率统计、微积分（适度）（2）ML基础算法：线性回归、决策树、KNN、SVM（用scikit-learn）（3）模型优化：交叉验证、正则化、特征工程（4）无监督学习：

星火撩猿·2025-05-10 19:04

RK3568-npu

参考模型链接https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo/tree/main?

Paper_Love·2025-05-08 21:01

KNN 原理及实现

一、KNN介绍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。

千源万码·2025-05-07 20:54

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