Neighbor(KNN)

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

创建并连接mas特征

蛋白质extra_msa特征已经经过了nearest_neighbor_clusters，summarize_clusters等处理。
qq_27390023·2023-12-24 09:03

构建每个聚类的profile和deletion_mean特征

集成函数数据处理流程：sample_msa->make_masked_msa->nearest_neighbor_clusters->summarize_clusters-
qq_27390023·2023-12-24 09:02

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

2020-11-26学习笔记

代码中实现了3种方法：knn-based、PCA-based以及random-based。代码中的实验结果发现使用PCA-based效率更高。
syat_e6da·2023-12-23 21:34

python中tile的用法_Python：numpy中的tile函数

在学习机器学习实教程时，实现KNN算法的代码中用到了numpy的tile函数，因此对该函数进行了一番学习：tile函数位于python模块numpy.lib.shape_base中，他的功能是重复某个数组
刘军莉·2023-12-23 20:24

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好
ldxxxxll·2023-12-23 08:48

KNN算法及其优缺点

K-最近邻算法（K-NearestNeighbors,KNN）是一种基本的分类和回归算法。它的工作原理是通过在训练样本中找到距离待分类样本最近的K个样本，并根据这K个样本的标签来确定待分类样本的标签。
天玑y·2023-12-23 07:49

CS231n 作业答案

CS231n三次大作业：#第一次作业##原始包下载：作业一完成包地址：作业一JupyterNotebook结果：KNNSVMSoftmaxTwolayernetFeatures第二次作业原始包下载：作业二完成包地址
tech0ne·2023-12-23 04:00

KNN和SVM实现对LFW人像图像数据集的分类应用

本文使用KNN和SVM实现对LFW人像图像数据集的分类应用，并尝试使用PCA和LDA这两种数据降维方法对原始特征进行处理再分类，并试评估比较这些分类结果。
晓宜·2023-12-22 20:05

kNN-NER: Named Entity Recognition with Nearest Neighbor Search

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.17103.pdf预发表论文介绍受到增强式检索方法的启发，作者提出了kNN-NER，通过检索训练集中k个邻居的标签分布来提高模型命名实体识别分类的准确性
pepsi_w·2023-12-22 15:37

2019-05-16 3. kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响

屏幕快照2019-05-16下午7.01.31.png屏幕快照2019-05-16下午7.02.44.png屏幕快照2019-05-16下午7.05.00.png屏幕快照2019-05-16下午7.06.59.png
年画儿·2023-12-22 12:07

KNN：原理+Python实现

引言K最近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一种基于实例的学习算法，用于分类和回归问题。
星宇星静·2023-12-22 11:15

c++ opencv中unsigned char *、Mat、Qimage互相转换

unsignedchar*转Matunsingedchar*data=img.data;Matmat=(h,w,cv_8UC3,data,0);void*转Qimageuchar*bit=(uchar*)pRknnInputData
初学者5213·2023-12-21 16:20

K 近邻算法（K-Nearest Neighbor），简称 KNN 算法 简介

K近邻算法（K-NearestNeighbor），简称KNN算法基于距离计算的方式来解决分类问题.数学描述:对于一个待测的样本点，我们去参考周围最近的已知样本点的分类，如果周围最近的K个样本点属于第一类
草明·2023-12-21 15:58

Lammps错误：domain too large for neighbor bins

关注Mr.material,\color{Violet}\rmMr.material\,Mr.material,更\color{red}{更}更多\color{blue}{多}多精\color{orange}{精}精彩\color{green}{彩}彩！主要专栏内容包括：†《LAMMPS小技巧》：‾\textbf{\underline{\dag《LAMMPS小技巧》：}}†《LAMMPS小技巧》：
Mr. Material·2023-12-21 14:59

KNN算法详解与Python实现

KNN算法详解与Python实现K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归问题。该算法基于实例之间的相似性度量进行预测。
代码指四方·2023-12-21 05:36

KNN&朴素贝叶斯（根据已知推测未知）

KNN（哲学思想：物以类聚，人以群分）KNN算法原理及示例1：向量化画点，计算欧式距离：可行代码展示：#!
术业有专攻，闻道有先后·2023-12-20 20:46

【机器学习】应用KNN实现鸢尾花种类预测

目录前言一、K最近邻（KNN）介绍二、鸢尾花数据集介绍三、鸢尾花数据集可视化四、鸢尾花数据分析总结嗨！我是Filotimo__。很高兴与大家相识，希望我的博客能对你有所帮助。
Filotimo_·2023-12-20 18:35

关于前端学习的思考-浮动元素嵌套块级元素12.18

1、块级元素嵌套浮动元素先摆图片，当橘色的盒子高度减少的时候，NKADTBPKNN并不会减少。如何解决呢？
Stephen Qiao·2023-12-20 06:11

朴素贝叶斯

对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，但是朴素贝叶斯却是生成方法。朴素贝叶斯分类算法核心算法：贝叶斯公式。
owolf·2023-12-19 19:46

机器学习笔记

关键词：数据模型预测2.机器学习算法分类2.1监督学习数据集有标签监督学习三要素：模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法：Knn，朴素贝叶斯，svm，决策树与随机森林，
偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

非线性回归的实现方式

非线性回归的实现方式1.多项式回归：2.决策树回归：工作原理3.随机森林回归(更高级的集成方法)：工作原理4.支持向量回归（SVR）：工作原理5.K近邻回归（KNN回归）：工作原理6.神经网络回归：工作原理总结本文介绍多种非线性回归的实现方法
twinkle 222·2023-12-17 13:00

2018文章集合

机器学习实战该系列讲解了经典机器学习算法的原理（KNN，决策树，SVM，k-means，pca等），并从伪代码入手，一步步深入到各种算法的Python实现。
罗罗攀·2023-12-17 08:22

机器学习中的分类算法详细介绍一（KNN、决策树）

机器学习中的分类算法有：KNN算法、决策树、随机森林、SVM、极限学习机、多层感知机（BP神经网络）、贝叶斯方法。
摸鱼的机器猫·2023-12-17 07:21

【机器学习】KNN算法对鸢尾花进行分类

目录一、KNN算法的理解：1.算法概述KNN算法的主要步骤：二、KNN算法实现鸢尾花分类1.鸢尾花数据集介绍2.获取数据集3.数据集可视化4.统计型转置5.数据直方图6.散点图三、KNN总结四、实验总结
咕噜咕噜....·2023-12-17 02:15

机器学习：KNN算法实现对鸾尾花的分类

使用knn算法对鸢尾花数据进行分类，分类过程如下：（1）将鸾尾花数据分为训练集和测试集，用来读取数据。（2）处理训练集数据，将数据重拍，变量与标签分离。
何叔傲·2023-12-17 02:33

【基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘】

我们将运用SVM算法、决策树算法、KNN算法以及随机森林算法，通过ROC曲线、混淆矩阵等
爱欲无极·2023-12-16 21:23

机器学习---KNN案例

1、相亲案例importnumpyasnpimportoperator#matplotata测试数据集的某行，dataSet训练数据集，labels训练数据集的类别，kk的值defclassify(normData,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape[0]#print'dataSetSize长度=',dataSetSize#当前点到所有点的坐标差
30岁老阿姨·2023-12-16 20:24

cs231n作业-assignment1

assignment1(cs231n)文章目录assignment1(cs231n)KNN基础计算distances方法一：双层循环计算distances方法二：单层循环计算distances方法三：无循环根据
momentum_·2023-12-16 14:30

机器学习算法：K-NN（K近邻算法）

1.简介K-NearestNeighborsk-最近邻算法，也称为kNN或k-NN，是一种非参数、有监督的学习分类器，它使用邻近度对单个数据点的分组进行分类或预测。
冷冻工厂·2023-12-16 14:58

KNN缺失值的插补原理介绍（你肯定需要）

一、前言缺失值是数据处理过程中不可跳过的一个步骤！当然，如果你的数据不存在缺失值，那就不需要这个文档了！你可能需要查看一下异常值了！！！现在我们来理解一下缺失值（类型）：完全随机缺失（missingcompletelyatrandom，MCAR）：指的是数据的缺失是随机的，数据的缺失不依赖于任何不完全变量或完全变量。空值的出现与数据集中已知或者未知的特征是完全无关的（没有任何已知特征与其相关，类似
Xiaofei@IDO·2023-12-16 14:26

使用KNN算法进行缺失值填补的详解及实践

使用KNN算法进行缺失值填补的详解及实践缺失值是数据分析中常见的问题之一。当数据集中存在缺失值时，为了保持数据的完整性和准确性，我们需要进行缺失值的填补。
PixelEnigma·2023-12-16 14:17

GEE机器学习——利用kNN分类器器方法进行土地分类和精度评定

kNN分类器方法的具体介绍k最近邻（k-NearestNeighbors，kNN）分类器是一种常用的机器学习算法，用于对数据进行分类。
此星光明·2023-12-16 14:43

使用rknn-toolkit2将paddleseg模型导出rknn模型

目录安装paddle2onnx环境将paddle模型导出onnx模型安装rknn-toolkits转化rknn模型安装paddle2onnx环境首先创建一个python虚拟环境condacreate-npaddle2onnxpython
telllong·2023-12-16 13:23

【machine learning for everyone 人人都可以学的机器学习】系列文章 1【数据预处理、KNN、朴素贝叶斯、线性回归、SVM、Neural Net】

machinelearningforeveryone人人都可以学的机器学习文章目录machinelearningforeveryone人人都可以学的机器学习前言数据数据集处理模型相关kNNNaiveBayesLogRegressionsvcNeuralNet
weixin_40293999·2023-12-16 05:05

KNN（k-Nearest-Neighbors）算法阶段总结

代码如图所示KNN的过程代码1：frommathimportsqrt//导入平方根函数distance-=【】forx_traininX_traind=sqrt(np.sum((x_train-x)**
木子知日木·2023-12-16 04:28
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他