Neighbors

sklearn的KNN文档中实例代码的注释

链接是：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.NearestNeighbors.html#sklearn.neighbors.NearestNeighbors.radius_neighbors_graphExample1
Applied Sciences·2019-07-17 17:25

Python使用sklearn库实现的各种分类算法简单应用小结

KNNfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportnumpyasnpdefKNN(X,y,XX)：#X,y分别为训练数据集的数据和标签，XX为测试数据model=KNeighborsClassifier(n_neighbors
Yeoman92·2019-07-04 11:35

python-k近邻分类器-KNN

sklean库s，可以使用sklean.neighbors.KNeighborsClassiffier创建k近邻分类器主要参数：n_neighbors:指定K的大小(默认为5)weights:设置选中k
TxyITxs·2019-06-30 13:19

【从零开始学机器学习06】kNN 模型的几个超参数： Algorithm、n_neighbors、明科夫斯基距离

摘要：介绍kNN模型的几个重要的超参数。上一篇文章我们说到了kNN模型中的超参数，今天来介绍几个重要的超参数。简而言之，超参数就是在模型运行前就要先确定的参数。之前指定的k个近邻值k就是一个超参数，我们在建立模型时就指定了它。与超参数相对应的一个概念是模型参数，二者区别是：超参数是在模型运行前确定的模型参数是在算法运行过程自己学习的参数kNN是最简单的机器学习算法，模型中只有超参数没有模型参数，之
苏克1900·2019-06-21 17:55

【从零开始学机器学习06】kNN 模型的几个超参数： Algorithm、n_neighbors、明科夫斯基距离

摘要：介绍kNN模型的几个重要的超参数。上一篇文章我们说到了kNN模型中的超参数，今天来介绍几个重要的超参数。简而言之，超参数就是在模型运行前就要先确定的参数。之前指定的k个近邻值k就是一个超参数，我们在建立模型时就指定了它。与超参数相对应的一个概念是模型参数，二者区别是：超参数是在模型运行前确定的模型参数是在算法运行过程自己学习的参数kNN是最简单的机器学习算法，模型中只有超参数没有模型参数，之
苏克1900·2019-06-21 17:55

（自己编写函数）Python + Opencv 图像分割(全局分割_动态分割_区域生长)

如果两个像素有公共边界，则称它们互为4邻点(4-neighbors)。
一只没有脚的猪·2019-05-29 10:34

python----机器学习练习题1

#Step1.从`sklearn.neighbors`导入`KNeighborsClassifier`。
葑歆·2019-05-10 16:55

深入浅出KNN算法（二） sklearn KNN实践

defKNeighborsClassifier(n_neighbors=5,weights='uniform',
zzzzMing·2019-04-10 18:00

K近邻K Nearest Neighbor

项目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner/blob/master/neighbors/KNN.ipynb原博客：https://daya-jin.github.io
qq435248055·2019-04-10 11:03

适合工业界的特征选择方法介绍

在有监督，无监督，半监督以及单标签，多标签各种场景下，也做过一些工作：《Local-nearest-neighbors-basedfeatureweightingforgenese
anshuai_aw1·2019-04-02 12:23

KNeighborsClassifier(一):参数说明

sklearn库中的该分类器有以下参数：fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier;model=KNeighborsClassifier(n_neighbors
JohnsonSmile·2019-03-25 18:24

sklearn K近邻KNeighborsClassifier参数详解

【原文网址】https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.htmlclasssklearn.neighbors.KNeighborsClassifier
JohnsonSmile·2019-03-23 13:56

K 近邻算法

3近邻分类模型2、回归多个近邻时候，预测结果为这些邻居的平均值3近邻回归模型.png二、K近邻算法分析1、决策边界使用更少的邻居对应更高的模型复杂度，而使用更多的邻居对应更低的模型复杂度不同n_neighbors
dreampai·2019-01-08 10:04

Leetcode 133：克隆图（超详细的解法！！！）

克隆一张无向图，图中的每个节点包含一个label（标签）和一个neighbors（邻接点）列表。OJ的无向图序列化：节点被唯一标记。我们用#作为每个节点的分隔符，用,作为节点标签和邻接点的分隔符。
coordinate_blog·2019-01-03 09:57

python 中的sklearn

sklearn.neighbors#近邻算法s
Deep In·2018-12-11 21:59

leetcode133、克隆图

克隆一张无向图，图中的每个节点包含一个label（标签）和一个neighbors（邻接点）列表。OJ的无向图序列化：节点被唯一标记。我们用#作为每个节点的分隔符，用,作为节点标签和邻接点的分隔符。
tangxiaohu1234·2018-12-07 16:43

机器学习：KNN对iris分类

fromsklearnimportneighbors#调用neighborsfromsklearnimportdatasets#调用datasets里面的iris数据knn=neighbors.KNeighborsClassifier
Atom爱疼·2018-11-14 10:30

KNN(k-nearest neighbors) K近邻算法深入

K近邻法是机器学习中一种很基本的算法，可以用做分类和回归，主要的思想跟我们生活中近墨者黑，近朱者赤的思想雷同。例如我们看一个人人品的好坏只需要看与之相交的人的品格好坏。KNN算法分类和回归主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同：分类时我们选取与之相近的K个样本采取多数表决法来判断类别，回归时我们选取K个样本的平均值来作为预测值。1.KNN算法的三个要素K值对于K值的选取可根据我们的经验，然而有时
丿回到火星去·2018-11-10 15:31

03 KNN算法 - 代码

n_neighbors:邻近数目，默认5。algorithm:计算方式，默认为auto，可选参数：auto、ball_tree、kd_tree、brute；推荐kd_tree。
白尔摩斯·2018-10-26 14:44

sklearn浅析（一）——sklearn的组织结构

三大模块监督学习（supervisedlearning）1.neighbors：近邻算法svm：支持向量机kernel-ridge：核——岭回归discriminant_analysis：判别分析linea
i偏闹ii·2018-10-16 16:21

python机器学习应用mooc_(1)KNN

sklearn参数说明使用方式：sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier主要参数：n_neighbors：用于指定分类器中K的大小（默认为5）weights：设置选中的
Candlelight_yujia·2018-09-13 17:35

sklearn机器学习模型梳理

fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierK邻近回归：fromsklearn.neighborsimportKNeighborsRegressor主要参数：邻居个数：n_neighbors
YXR11111·2018-09-12 17:10

knn临近算法1（利用现成的库和数据）：

fromsklearnimportneighborsfromsklearnimportdatasetsknn=neighbors.KNeighborsClassifier()iris=datasets.load_iris
提着笔记本·2018-09-11 09:12

K-近邻算法[sklearn.neighbors/KNeighborsClassifier/KNeighborsRegressor]

K-近邻算法（KNN）Knearestneighbour1、k-近邻算法原理简单地说，K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点：时间复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后
Doris_H_n_q·2018-09-10 20:31

K-近邻算法[sklearn.neighbors/KNeighborsClassifier/KNeighborsRegressor]

K-近邻算法（KNN）Knearestneighbour1、k-近邻算法原理简单地说，K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点：时间复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后
Doris_H_n_q·2018-09-10 20:31

k近邻算法

knn,k-nearest-neighbors分类算法。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，那么该样本也属于该类别。
dreamintime·2018-09-09 19:02

2018-08-25 字节跳动笔试5-已知一些形如“y=4-x”的约束关系，查询形如“y-x”的值

classGraph(object):def__init__(self,*args,**kwargs):self.node_neighbors={}self.visited={}self.edgeWeight
狗嗨旺·2018-08-25 12:14

2018-08-21 k近邻回归学习

先通过简单的三组图对比，K分别取1，3，5时的预测结果K=1mglearn.plots.plot_knn_regression(n_neighbors=1)输出结果：K=3mglearn.plots.plot_knn_regression
阿康666666·2018-08-21 00:10

sklearn中knn分类

NearestNeighborsClassification（1.6.2）参数：1、n_neighbors:int,optional(default=5)，默认使用邻居的数量。
曦宝·2018-08-20 10:24

LSH Spark 千万级用户/Item 相似度计算 cosine-lsh-join-spark: Approximate Nearest Neighbors in Spark

CosineLSHJoinSparkAsparklibraryforapproximatenearestneighbours(ANN).BackgroundInmanycomputationalproblemssuchasNLP,RecommendationSystemsandSearch,items(e.g.words)arerepresentedasvectorsinamultidimensi
·2018-08-03 15:00

scikit-learn中kNN模型的使用及源码解读

1.scikit-learn中的kNN模型scikit-learn中提供了一个KNeighborClassifier类来实现k近邻法分类模型，其原型为：sklearn.neighbors.KNighborClassifier
Ada_Concentration·2018-07-16 20:05

KNN算法-搜索最优超参数：n_neighbors /weight/p

先简单介绍KNN中的三个超参数：超参数为:n_neighbors/weight/p（只有当weight=distance的时候，p值才有意义）n_neighbors：取邻近点的个数k。
Genius9_9·2018-07-15 22:01

查看neighbors大小对K近邻分类算法预测准确度和泛化能力的影响

代码：1#-*-coding:utf-8-*-2"""3CreatedonThuJul1209:36:49201845@author:zhen6"""7"""8分析n_neighbors的大小对K近邻算法预测精度和泛化能力的影响
云山之巅·2018-07-12 10:00

sklearn里面knn调参数以及分类器效果评估方法

当然文档写的很好了，多而全面，我这里只是针对自己情况做个学习的记录http://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html#classificationhttp
小帅的私人空间·2018-05-17 12:52

sklearn 翻译笔记：KNeighborsClassifier

sklearn.neighbors.KNeighborsClassifierclasssklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,weights
吃着苹果写着代码·2018-04-25 14:17

Annoy搜索算法(Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)

annoy算法的目标是建立一个数据结构能够在较短的时间内找到任何查询点的最近点，在精度允许的条件下通过牺牲准确率来换取比暴力搜索要快的多的搜索速度。首先随机选择两个点，然后根据这两个点之间的连线确定一个可以垂直等分线段的超平面，灰色是两点的连线，黑色是超平面。接下里在超平面分割后的字空间内按照同样的方法继续确定超平面分割字空间，通过这样的方法我们可以将子空间的从属关系用二叉树来表示：然后再继续分割
syoya·2018-03-14 00:00

WTC

signature"gencodec:"required"`2在p2p/discover/udp.go中修改"os""github.com/ethereum/go-ethereum/common"p:=neighbors
不折腾就闹心·2018-01-26 09:32

修改bootnode

signature"gencodec:"required"`2在p2p/discover/udp.go中修改"os""github.com/ethereum/go-ethereum/common"p:=neighbors
不折腾就闹心·2018-01-25 20:32

修改bootnode

signature"gencodec:"required"`2在p2p/discover/udp.go中修改"os""github.com/ethereum/go-ethereum/common"p:=neighbors
不折腾就闹心·2018-01-25 20:32

【实践】spark 实现simrank计算图结构的相似

用I(v)和O(v)分别表示节点v的in-neighbors和out-neighbors。看上面的二部图，我们把A、B当成两个人，把a、b、c当成三件商品，有向边代表人购买的商品。
一寒惊鸿·2017-12-29 17:25

dis ospf peer 命令注解

Huawei> display ospf peer         OSPF Process 1 with Router ID 10.1.1.2                 Neighbors  Area
qq58b26d2b27534·2017-11-05 12:03

机器学习笔记(1)-sklearn概况及API

Clustering维数约简：DimensionalReduction模型选择：ModelSelection数据预处理：Preprocessing2.监督学习/无监督学习下的各个模块及调用方法2.1监督学习的各个模块neighbors
Spytensor·2017-10-22 17:59

scikit-learn K近邻法类库使用小结

1.scikit-learn中KNN相关的类库概述在scikit-learn中，与近邻法这一大类相关的类库都在sklearn.neighbors包之中。
csshuke·2017-07-14 18:01

Python机器学习应用 | 基本分类模型

1.1sklearn中的K近邻分类器在sklearn库中，可以使用sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier创建一个K近邻分类器，主要参数有：（1）n_neighbors
JinbaoSite·2017-06-23 13:24

OSPF详解二之OSPF邻接关系剖析

OSPF邻接关系建立过程剖析在OSPF网络中，为了交换路由信息，邻居设备之间首先要建立邻接关系，邻居（Neighbors）关系和邻接（Adjacencies）关系是两个不同的概念。
SupermanNet·2017-06-17 19:24

python 机器学习-sklearn基本功能

sklearn库共分六大部分：分类，回归，聚类，降维，模型选择，数据的预处理分别展示如下：分类任务最近邻算法（neighbors.NearestNeighbors）支持向量机（svm.SVC)朴素贝叶斯
Z_shsf·2017-05-16 21:29

sklearn文档 — 1.6. 最近邻

原文章为scikit-learn中"用户指南"-->"监督学习的第六节：NearestNeighbors"######sklearn.neighbors提供了一些在无监督和有监督学习中基于近邻的学习方法
HabileBadger·2017-02-13 18:45

点云的基本几何计算

1.计算法向量原文件functionnormal=estimateNormal(data,tree,query,radius,min_neighbors)%ESTIMATENORMALGivenapointcloudandquerypoint
太一吾鱼水·2016-08-13 10:00

LeetCode 133 [Clone Graph]

原题克隆一张无向图，图中的每个节点包含一个label和一个表neighbors。你的程序需要返回一个经过深度拷贝的新图。这个新图和原图具有同样的结构，并且对新图的任何改动不会对原图造成任何影响。
Jason_Yuan·2016-07-10 08:25

【Leetcode】 Clone Graph

leetcode.com/problems/clone-graph/题目：Cloneanundirectedgraph.Eachnodeinthegraphcontainsa label andalistofits neighbors.OJ'sundirectedgraphserialization
yeqiuzs·2016-05-31 00:00
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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他