Neighbor(KNN)

K-近邻算法（KNN算法）的python代码实现（基于sklearn的鸢尾花iris数据集为例）

利用sklearn内置的鸢尾花数据集为例，使用KNN算法进行鸢尾花的品种分类，其中包含了数据集获取，数据集分析，测试数据和训练数据切分，网格搜索最佳超参数等具体代码实现用例。
南山十一少·2023-11-03 09:37

单细胞基础分析之多样本整合篇

而分析的目的，是要寻找真正的生物学差异，避免因为批次引发的错误判断，为了解决批次问题，目前已经有了很多的分析手段，其中有scanpy整合分析用到的bbknn，也有liger[1]整合分析用到的iNMF，
单细胞空间交响乐·2023-11-03 02:07

05.大模型&大数据量

CalibrationInverseScalingPrizeSwitchTransformers大数据量数据预处理去重模型大小与训练数据的选择Instruction-tuningHumanTeachingKNNLM
oldmao_2000·2023-11-03 02:58

RK3588平台开发系列讲解（项目篇）基于yolov5的物体识别

平台内核版本安卓版本RK3588Linux5.10Android12文章目录一、实验环境二、源码&工具三、环境搭建3.1、安装Miniconda3.2、创建RKNN虚拟环境3.3、安装RKNN-ToolkitLite2
内核笔记·2023-11-02 07:33

[RKNN] 2. 模型转换和推理--API介绍&以yolox为例

系列文章目录[RKNN]1.入门介绍[RKNN]2.模型转换和推理–API介绍&以yolox为例[RKNN]3.零拷贝接口推理[RKNN]4.基于零拷贝接口封装文章目录系列文章目录前言一、模型转换1.1API
0zzx0·2023-11-02 04:22

[RKNN] 3. 零拷贝接口推理

系列文章目录[RKNN]1.入门介绍[RKNN]2.模型转换和推理–API介绍&以yolox为例[RKNN]3.零拷贝接口推理[RKNN]4.基于零拷贝接口封装文章目录系列文章目录前言一、零拷贝推理yolox1.1
0zzx0·2023-11-02 04:22

[RKNN] 4. 基于零拷贝接口封装

系列文章目录[RKNN]1.入门介绍[RKNN]2.模型转换和推理–API介绍&以yolox为例[RKNN]3.零拷贝接口推理[RKNN]4.基于零拷贝接口封装文章目录系列文章目录前言一、思路推理基类后处理类实际任务类二
0zzx0·2023-11-02 04:22

[RKNN] 1. 入门介绍

系列文章目录[RKNN]1.入门介绍[RKNN]2.模型转换和推理--API介绍&以yolox为例[RKNN]3.零拷贝接口推理[RKNN]4.基于零拷贝接口封装目录平台介绍上位机配置及使用开发板环境配置
0zzx0·2023-11-02 04:21

yolox转rknn

使用瑞芯微版本的yolox：https://github.com/airockchip/YOLOXpipinstalltorch==1.8.1torchvision==0.9.1torchaudio==0.8.1--no-cache-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepipinstall-rrequirements.txt-ihttps://pypi
刀么克瑟拉莫·2023-11-02 04:47

数据分析 | KNN模型

KNN模型的应用一、模型思想二、k值的选择01设置权重02交叉验证三、距离度量01欧式距离02曼哈顿距离03余弦相似度四、代码实现一、模型思想邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor
Ouroboroszzs·2023-11-02 03:11

python knn模型_使用Python训练KNN模型并进行分类

我们在之前的文章《K邻近(KNN)分类和预测算法的原理及实现》和《协同过滤推荐算法的原理及实现》两篇文章中都详细介绍过。
weixin_39955142·2023-11-02 03:41

kNN模型

KNN算法是一个非常优秀的数据挖掘模型，既可以解决离散型因变量的分类问题，也可以处理连续型因变量的预测问题，而且该算法对数据的分布特征没有任何要求。
月岛雫-·2023-11-02 03:09

Knn 模型的训练和 加载

)=XX_load_data()train=np.array(train/255.,dtype=np.float32)test=np.array(test/255.,dtype=np.float32)knn
不一样的崽·2023-11-02 03:39

深入理解kNN模型

kNN模型的三要素从前面讲解的kNN模型做分类和回归任务，我们可以看出kNN有三个元素非常重要：距离度量、k的选择和分类规则。
lady_chen·2023-11-02 03:38

人工智能之knn模型训练

今天呢小关带大家学习一下knn模型（又称K临近算法）K临近算法：即输入一组新数据，匹配到临近的数据，就归为其中1.我们在jupyternotebook上实现这一个模型，新建一个文件重命名为knn模型训练
攻城狮小关·2023-11-02 03:07

KNN模型

使用K-NearestNeighbors(KNN)算法进行分类。首先加载一个数据集，然后进行预处理，选择最佳的K值，并训练一个KNN模型。
在路上哟～·2023-11-02 03:07

瑞芯微rk3588部署yolov5模型实战

瑞芯微rk3588部署yolov5模型实战模型转换通过pt模型转换为onnx模型通过onnx模型转换为rknn模型模型部署编译推送执行文件到板子运行(单图测试)多图测试模型转换  使用此yolov5仓库获取
Silver__Wolf·2023-11-01 19:50

2019-11-23Python——KNN实战(附详细代码与注解)

估计各位绅士都看过我之前的KNN算法博文（嘿嘿≧◔◡◔≦，假装大家都看过），应广大博客朋友们的要求，本次博主来开车讲解如何做一个KNN分类器实现将iris数据集进行分类。
fengling123·2023-11-01 13:10

解密人工智能：KNN | K-均值 | 降维算法 | 梯度Boosting算法 | AdaBoosting算法

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、KNN三、K-均值四、降维算法五、梯度Boosting算法和AdaBoosting算法六、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法
春人.·2023-11-01 11:34

KNN算法说明以及sklearn 中 neighbors.KNeighborsClassifier参数说明

文章目录:rose:KNN:rose:sklearn中neighbors.KNeighborsClassifier参数说明KNN概念k-近邻算法（k-NearestNeighbouralgorithm）
一年又半·2023-11-01 03:44

KNN算法详解，从0到1，入门到就职只需这一篇

文章目录1.1K-近邻算法简介学习目标1什么是K-近邻算法1.1K-近邻算法(KNN)概念1.2电影类型分析1.3KNN算法流程总结2小结1.2k近邻算法api初步使用学习目标1Scikit-learn
钰涵雨辰·2023-10-31 20:44

机器学习轻松入门——KNN算法的PYTHON语言实现

KNN算法，也称K近邻算法，是一种监督学习的分类算法。
weixin_43692562·2023-10-31 20:13

机器学习入门(一)通过KNN算法来实现人群分类(Python)

前言（一些瞎感慨，可以不用看）机器学习这门技术，已经听到多次可以说并不陌生。也知道他是从事数据科学工作的一个入门。虽然一直心向往之，却没有进行学习。这却与我的性格原因有很大的关系。我是有一些完美主义情节的。所以就像儿时在开学之际，用积攒一冬的压岁钱买了梦寐以求的拼装。虽然满怀激动，爱不释手。但是不敢轻易的打开包装，一是担心自己没有准备好，又害怕没有仔细阅读好说明书，如果此时再有其他事情的打扰不免让
达达爱吃肉·2023-10-31 20:13

spark knn java_spark 之knn算法

看到有人问spark的knn，想着做推荐入门总用的knn算法，顺便写篇博客。
顶尖PPT·2023-10-31 20:42

KNN算法进阶

KNN算法进阶前言一、算法分析算法图解1.度量方式2.k值的选择3.分类决策规则二、测试算法1.约会配对2.手写体识别总结前言之前一篇文章里主要对KNN的代码进行了测试，而这篇文章是为了弥补理论的不足。
carrine·2023-10-31 20:08

【机器学习入门笔记】第五篇-KNN算法

以facebook案例来学习KNN算法1.读取数据，有29118021rows×6columnsimportpandasaspddata=pd.read_csv("train.csv")data运行结果
细细东风能找到好工作·2023-10-31 20:37

一篇文章入门KNN算法

文章目录KNNKNN算法KNNinpractice推荐系统我们想回答什么问题？
一只楚楚猫·2023-10-31 20:34

KNN分类算法介绍，用KNN分类鸢尾花数据集（iris）

目录一、KNN算法实现原理：二、KNN算法实现步骤三、KNN算法的优缺点KNN算法的优点包括：KNN算法在分类问题上的不足：四、KNN分类鸢尾花数据集1、构建KNN分类器2、构建KNN模型3、案例结果及分析一
凌天傲海·2023-10-30 19:36

《Machine Learning in Action》—— 白话贝叶斯，“恰瓜群众”应该恰好瓜还是恰坏瓜

手撕机器学习系列文章目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻（KNN），现在我们来玩玩贝叶斯算法，其他机器学习系列文章可根据自己需求来食用（持续更新中）：《MachineLe
玩世不恭的Coder·2023-10-30 07:44

因果推断--PSM的原理和应用（二）

目录一、因果推断简要介绍二、PSM原理2.1前提条件2.2实施步骤三、应用案例代码3.1自己实现psm1.数据读入及各特征显著性检验2.建模及添加psm得分3.查看实验组和对照组倾向得分的重叠度4.用knn
sikadeerlu·2023-10-30 07:28

sklearn进行机器学习 ( 一天掌握 )

skearn数据集使用字典特征提取文本特征抽取中文文本特征抽取中文分词中文文本特征抽取-自动分词TF-IDF特征预处理归一化标准化（大数据用）特征降维特征选择主成分分析-PCA降维分类算法K-近临算法（KNN
鼠小米·2023-10-29 09:40

深入浅出KNN算法(一) KNN算法原理

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
zhangge3663·2023-10-29 07:56

增强常见问题解答搜索引擎：在 Elasticsearch 中利用 KNN 的力量

在本文中，我们深入研究了如何使用Elasticsearch的K最近邻(KNN)搜索和来自强大语言模型的文本嵌入，这是一个强大的组合，有望彻底改变我们访问常见问题(FAQ)的方式。
Elastic 中国社区官方博客·2023-10-28 18:49

机器学习特征工程：处理缺失值填充的5大技巧

大家好，本文分享Pandas中缺失值填充的5大技巧：填充具体数值，通常是0填充某个统计值，比如均值、中位数、众数等填充前后项的值基于SimpleImputer类的填充基于KNN算法的填充数据importpandasaspdimportnumpyasnpdf
Python数据挖掘·2023-10-28 17:23

机器学习 - KNN & 贝叶斯

Hi，你好。我是茶桁。咱们之前几节课的内容，从线性回归开始到最后讲到了数据集的处理。还有最后补充了SOFTMAX。这些东西，都挺零碎的，但是又有着相互之间的关系，并且也都蛮重要的。并且是在学习机器学习过程当中比较容易忽视的一些内容。从这节课开始呢，我要跟大家将一些其他的内容。虽然最近几年用到的方法主要都是深度学习的方法，但是机器学习并不代表就只有深度学习这一种方法。当然现在的深度学习其实是从线性回
茶桁·2023-10-28 14:24

2-04-模型选择与调优

导入在KNN算法中，k值的选择对我们最终的预测结果有着很大的影响那么有没有好的方法能够帮助我们选择好的k值呢？
yuhui_2000·2023-10-28 02:33

【机器学习-04】KNN算法+模型选择与调优

K近邻算法如果一个样本在特征空间中的K个最相邻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。注意：若K=1，分类结果容易受到异常值的干扰距离公式对数据进行距离计算之前应该先进行标准化处理，不然数据之间数值差距太大。明可夫斯基距离(metric='minkowski')曼哈顿距离(p=1,metric='minkowski')欧氏距离(p=2，metric='minkowski')K的取值
Kukkuma·2023-10-28 02:28

【机器学习算法-K近邻（KNN）】

机器学习笔记（1）-K近邻K近邻算法scikit-learnK近邻算法API案例机器学习算法步骤k值的选择鸢尾花数据集种类预测鸢尾花数据集案例实现交叉验证K近邻算法什么是k近邻算法（k近邻算法又叫做knn
闲看庭前梦落花·2023-10-28 02:56

机器学习之路：FaceBook预测案例分析-----＞KNN算法的应用与调优

小白的机器学习之路（二）引子学习机器学习基础：从理论到实践了解机器学习机器学习的定义机器学习的分类机器学习的基本原理掌握数据预处理数据清洗特征选择特征工程分类算法sklearn转换器和预估器KNN算法获取数据数据集划分特征工程
是一个Bug·2023-10-28 02:25

【机器学习】KNN算法-模型选择与调优

KNN算法-模型选择与调优文章目录KNN算法-模型选择与调优1.交叉验证2.超参数搜索-网格搜索（GridSearch）3.模型选择与调优API4.鸢尾花种类预测-代码和输出结果5.计算距离问题背景：KNN
麦当当爷爷·2023-10-28 02:21

机器学习之KNN学习曲线

实例判断约会匹配精准度1、并未进行标准化或者归一化importpandasaspdimportwarningswarnings.simplefilter("ignore")fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.prepro
qq_38404903·2023-10-27 17:37

机器学习之KNN交叉验证实例

实例之数字识别importmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ndimageasndimageimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklea
qq_38404903·2023-10-27 17:37

KNN交叉验证

KN交叉验证实现思路：将训练数据平均分割成K个缝份使用一份数据作为验证数据，其余的作为训练数据计算验证准确率使用通的测试集，重复上述训练对准确率做平均，作为对未知数据预测准确率的估计需要引入的包：fromsklearn.model_selectionimportcross_val_score实现如下：1、导入需要的工具包2、导入需要处理的数据3、将数据进行分类，分成特征与标签4、对数据进行切割，分
qq_38404903·2023-10-27 17:07

KNN PCA LDA

http://blog.csdn.net/scyscyao/article/details/5987581这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是，书上写的老师ppt上写的都看不懂，然后绕了一大圈去自己查资料理解，回头看看发现，Ah-ha，原来本质的原理那么简单，自己一开始只不过被那些看似formidable的细节吓到了。所以在这里把自己所学的一些点记录下来，供备忘，也供参考。1.K-N
weixin_30664539·2023-10-27 09:08

【AI】斯坦福CS231n课程练习（1）—— KNN和SVM分类

2、本篇博客任务3、使用的数据集二、知识准备1、KNN是什么？2、SVM是什么？
李清焰·2023-10-27 09:06

深度学习系列之cs231n assignment1 KNN（二）

写在前面：久经周折，终于能够将KNN系列给大家继续分享了，这次的内容来源于李飞飞教授团队的cs231n深度学习课程的作业1中的KNN研究，我会在全文我遇到困难的地方进行分享，以及一些想法。
明曦君·2023-10-27 09:06

KNN 和 SVM 图片分类 任务 代码及细节分享

使用KNN(K-最近邻)方法进行图像分类也是一个常见的选择。
：）�东东要拼命·2023-10-27 08:33

机器学习之KNN与KNN算法解决鸢尾花分类问题

这里写目录标题kNN（k-NearestNeighborClassification）1、计算步骤:1.算距离（测试样本到训练样本的距离）2.找邻居3.做分类2、算法流程3、Python实现kNN（k-NearestNeighborClassification
San**·2023-10-27 04:19

KNN算法-鸢尾花种类预测（交叉验证、网格搜索）

什么是交叉验证没交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成4份，其中一份作为验证集。然后经过4次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称4折交叉验证。分析我们之前知道数据分为训练集和测试集，但是为了让从训练得到模型结果更加准确。做以下处理训练集：训练集+验证集测试集：测试集为什么需要交叉验证交叉验证目的：为了让被评估的模型更加
GJ_WL·2023-10-27 04:17

KNN算法实例——鸢尾花种类预测

线性回归的scikit-learn实现scikit-learn中提供了一个KNeighborClassifier类来实现k近邻法分类模型方法：fit(X,y)：训练模型predict：使用模型来预测，返回待预测样本的标记。score(X,y)：返回在（X，y）上预测的准确率。predict_proba(X)：返回样本为每种标记的概率。kneighbors([X,n_neighbors,return
学徒SJA·2023-10-27 04:17
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