Neighbor(KNN) 第6页

机器学习-最近邻算法（knn)

上面笔记只说了knn的最常出现的一种分类方式，下面还将补充一些其他方式。

^～行梯～^·2023-12-15 22:55

机器学习-K最近邻（KNN）算法

在机器学习算法里面，KNN算法也相当与这个角色。定量说一下：理解代码核心不超过5分钟，从零写KNN代码不超过5行。看到这里估计大家知道我想说明什么了。没错，KNN算法就是一种分类算法。

Alpha-小庄·2023-12-15 22:25

机器学习----knn算法

1.题目分析使用原生python实现knn分类算法，并使用鸢尾花数据集。knn算法介绍KNN（k-NearestNeighbor）算法，即k最近邻算法。

今天头禿了吗·2023-12-15 22:19

机器学习---KNN最近邻算法

1、KNN最近邻算法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，有监督算法。

30岁老阿姨·2023-12-15 22:16

【已解决】RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasSgemm( handle, opa, o

前情提要今天来复现一下WaterKnn，这个项目的话遇到的问题不算很多，所以就长话短说。

鳗小鱼·2023-12-15 20:49

机器学习-回归问题(Regression)

前言与KNN分类任务预测的输出为离散型不同.在机器学习中，回归任务是用于预测连续数值型变量的任务。

懒猫gg·2023-12-14 23:11

yolov5训练自己的pt文件,转onnx，再转成rknn，到RK3588开发板运行测试

一、训练自己的模型yolov5训练好自己的模型，例如训练完后，名称为best.pt，路径为runs/exp/weights/best.pt。采用detect.py文件验证best.pt可以正常检测目标，再进行下一步工作。二、pt转onnx修改utils/yolo.py文件的后处理部分，将classDetect(nn.Module)类的子函数forward由defforward(self,x):z=

helloworld_fang·2023-12-06 03:20

KNN算法实战-健康医疗

健康医疗算法建模knn算法建模构建微观数据和疾病之间的关系knn调整超参数，准确率提升数据归一化、标准化，提升更加明显算法实战导入包importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromskl

阿龙的代码在报错·2023-12-05 10:47

十四、机器学习进阶知识：KNN分类算法

文章目录1、KNN分类介绍2、KNN分类核心要素3、KNN分类实例1.1鸢尾花分类1.2手写数字识别1、KNN分类介绍分类是数据分析中非常重要的方法，是对己有数据进行学习,得到一个分类两数或构造出一个分类模型

七层楼的疯子·2023-12-05 05:34

KNN 最邻近

一、KNN介绍既可以做回归也可以做分类k邻近的3要素（1）选择合适的K（一般选奇数）：通过交叉验证来选（2）距离选择：欧式距离、曼哈顿距离、余弦值、相关度（3）决策规则：投票、均值算法流程（1）把一个物体表示成向量

李静数据分析·2023-12-04 03:49

torch_points_kernels遭遇 ModuleNotFoundError: No module named ‘torch_points_kernels.points_cpu‘

torch-points-kernels库，在运行model.py时，在导入库的语句提示错误：importtorchimporttorch.nnasnntry:fromtorch_pointsimportknn

微凉的衣柜·2023-12-04 00:06

机器学习探索计划——KNN实现Iris鸢尾花分类

文章目录1.加载数据集2.拆分数据集3.预测4.评价1.加载数据集importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()iris.keys()dict_keys(['data','target','frame','target_names','DESCR','feature_names','filename','data_

FeatherWaves·2023-12-03 19:41

机器学习探索计划——KNN的超参数搜索

文章目录数据加载手写超参数搜索sklearn超参数搜索数据加载importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitiris=datasets.load_iris()x=iris.datay=iris.targetx.shape,y.shape((150,4),(150,))

FeatherWaves·2023-12-03 19:40

机器学习中的数据归一化、最值归一化、均值方差归一化（标准化）

均值方差归一化公式参考文献为什么要进行数据归一化我们来考虑这样一个场景，我要使用KNN算法来预测一个人的职业。

iioSnail·2023-12-03 19:31

THU-HyperG超图生成部分

from.clusteringimport*from.sparseimport*from.gridimport*from.fusionimport*from.attributeimport*__all__=['gen_knn_hg

umbrellazg·2023-12-03 14:36

用K近邻（KNN）机器学习算法进行股票走势预测-Python

什么是K近邻（KNN）K近邻(KNN，K-NearestNeighbors)是最简单的机器学习算法之一，可用于回归和分类。KNN是一种“惰性”学习算法，从技术上讲，它不训练模型来进行预测。

橙子的工具箱·2023-12-03 11:46

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·2023-12-02 21:46

亚马逊云科技向量数据库与生成式AI的完美融合：落地实践详解（四）

以往OpenSearch摄入时的一些最佳实践中并不包含knn的情况，所以在knn索引存在的情况，不能完全参照之前的结论，通过以上三种不同的实验方式，在多次实验的过程中，本文得到了以下的一些实践经验和结论

ZAKER科技动态·2023-12-02 17:21

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

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