Neighbor(KNN)

机器学习_7、KNN

数据采用：电离层数据KNN完整的代码+电离层数据资源-CSDN文库代码importosimportcsvimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportcros
Element_南笙·2024-01-12 06:45

快速了解——交叉验证和网格搜索 以及损失函数

一、交叉验证和网格搜索目的：调整超参数对于KNN来说，可以调整的参数包括K：邻居的个数P：距离度量方式1、交叉验证概述：训练数据划分为训练集、验证集stratify：分层划分，stratify=y保证训练集
小林打怪中·2024-01-12 06:05

经典案例——利用 KNN算法 对鸢尾花进行分类

实现流程：1、获取数据集2、数据基本处理3、数据集预处理-数据标准化4、机器学习（模型训练）5、模型评估6、模型预测具体API：1、获取数据集#1、加载数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisiris=load_iris()查看各项属性#查看目标值iris.target#查看目标值名print(iris.target_names)#查看特征名iris.featu
小林打怪中·2024-01-12 06:26

Opencv 图像识别Android实战(识别扑克牌 5.KNN算法在本例中的应用)

KNN算法是一种简单、直观、易于理解的分类方法。
Sand哥·2024-01-11 11:54

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)。
代码讲故事·2024-01-11 11:59

aodv-uu 源码解读

{h,c}aodv_neighbor.{h,c}aodv_hello.{h,c}aodv_rr
瓴龍·2024-01-11 04:37

【机器学习】常见算法详解第1篇：K近邻 KNN和API使用（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
程序员一诺·2024-01-11 02:39

【人工智能Ⅰ】复习汇总（各章节详细知识点梳理手写版）

1：人工智能导论2：知识表示3：遗传算法及其应用4：蚁群算法5：粒子群算法6：分类7：KNN和决策树8：回归和降维9：聚类10：人工神经网络11：支持向量机
MorleyOlsen·2024-01-10 20:43

【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测，应用LogisticRegression实现逻辑回归预
大雾的小屋·2024-01-10 10:08

【机器学习】K近邻（K-Nearest Neighbor）算法入门指南

前言：K近邻（K-NearestNeighbor，简称KNN）算法是利用数据点之间的距离来进行预测的一种监督学习方法。
Avasla·2024-01-10 10:24

十大数据挖掘算法之KNN算法

一、KNN算法概述KNN（k-NearestNeighbor）算法，又称K近邻算法，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。
清梦载星河·2024-01-09 15:34

【MATLAB第90期】基于MATLAB的多种不常见回归预测模型对比（RLR、ARES、LWP、WKNNR、BAGTREE、KSNR、RKS、VHGPR、WGPR、SSGPR、TGP）

【MATLAB第90期】基于MATLAB的多种不常见回归预测模型对比（RLR、ARES、LWP、WKNNR、BAGTREE、KSNR、RKS、VHGPR、WGPR、SSGPR、TGP）回归模型.
随风飘摇的土木狗·2024-01-09 11:30

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

解决：ASA与C9200/3850交换机无法建立OSPF

48descriptionConnect_ASAnoswitchportipaddress192.168.2.2255.255.255.0ipospfnetworkbroadcastipospfllsdisableend原文链接：https://finkotek.com/cisco-asa-ospf-neighbor-stuck-in
Ice白白·2024-01-06 08:39

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

根据数据配置信息运用集成函数处理数据

集成函数处理蛋白质特征：sample_msa，make_masked_msa，nearest_neighbor_clusters，summarize_clusters，crop_extra_msa，delete_extra_msa
qq_27390023·2023-12-31 23:51

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

古老的矿石

开始游戏htmlcsscanvas{position:absolute;left:0;top:0;width:640;height:960;-ms-interpolation-mode:nearest-neighbor
程序小院·2023-12-29 12:23

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
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