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k-nn
机器学习7-K-近邻算法(
K-NN
)
K-NearestNeighbors(K-近邻算法,简称KNN)是一种基本的监督学习算法,用于解决分类和回归问题。KNN的核心思想是基于距离度量,在特征空间中找到最近的K个样本,然后使用它们的标签进行决策。以下是KNN的基本概念和工作原理:工作原理:距离度量KNN使用欧氏距离或其他距离度量方法来计算样本之间的距离。选择K值选择一个合适的K值,表示在决策时考虑的最近邻居的数量。投票决策对于分类问题,
dracularking
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2024-02-05 13:44
机器学习
机器学习
近邻算法
人工智能
协同过滤算法(Collaborative Filtering)
协同过滤算法既是推荐系统中最古老的算法,也是推荐系统中最常用的方法从
k-NN
引入协同过滤平时生活中,当我们需要买东西但是不知道去哪个商场更好时,很自然的一个想法就是去问问身边的朋友,因为身边的朋友往往和自己有相似的偏好
城市中迷途小书童
·
2024-02-05 10:30
【机器学习】基于K-近邻的车牌号识别
车牌号识别往往分为字符划分和字符识别两个子任务,本案例我们将关注字符识别的任务,尝试用
K-NN
的方法对分割好的字符图
住在天上的云
·
2024-02-02 07:38
机器学习
机器学习
人工智能
协同过滤算法(Collaborative Filtering)
协同过滤算法既是推荐系统中最古老的算法,也是推荐系统中最常用的方法从
k-NN
引入协同过滤平时生活中,当我们需要买东西但是不知道去哪个商场更好时,很自然的一个想法就是去问问身边的朋友,因为身边的朋友往往和自己有相似的偏好
大雄的学习人生
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2024-02-01 10:02
向量数据库知识积累
向量数据库通过提供
k-NN
索引等专门索引来提供向量相似性搜索,并管理矢量
for62
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2024-01-27 10:09
AIGC
AIGC
embedding
基于最近邻的异常检测 (1)——Distance-based方法
为了便于知识管理,打算对基于最邻近(
k-NN
,kth-NN,LOF,Loop等)、基于统计(HBOS)和孤立森林(IsolationForest)算法进行总结。
一衰烟雨
·
2024-01-21 12:07
outlier
detection
Distance-based
Nearest
neighbor
based
anomaly
detection
outlier
detection
data
mining
机器学习 - 决策树
对缺失数据的样本处理很不友好,而且当处理具有许多特征的高维数据时,
K-NN
的性能可能会下降。熵在了解决策树之前,有必要了解一个熵的概念,这是高数必学的一个东西。
北堂飘霜
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2024-01-06 07:26
AI
python
机器学习
决策树
人工智能
【Python机器学习】k近邻的优缺点
k-NN
的优点是易于理解,通常不需要过多调节就可以得到不错的性能,构建模型的速度通常很快,但是如果训练集很大,预测速度可能会比较慢。
zhangbin_237
·
2024-01-05 22:54
机器学习
python
人工智能
3 k 近邻法
k近邻法(
K-NN
)是一种基本分类与回归方法。输入为实例的特征向量,对应于特征向量的点;输出为实例的类别,对应于实例的类别,可取多类。
奋斗的喵儿
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2024-01-05 07:50
【Python机器学习】k近邻——k近邻分类
k-NN
算法最简单的版本是只考虑一个最近邻,也就是想要预测的数据点最近的训练数据点,预测结果就是这个训练数据点的已知输出。除了仅考虑最近邻,还可以考虑任意(k个)邻居,这也是k近邻算法名字的由来。
zhangbin_237
·
2024-01-05 03:47
机器学习
python
分类
非参数估计
(本文仅用于个人学习,大部分来源于上课ppt)非参数估计能处理任意的概率分布,而无需假设密度函数,主要的方法有直方图估计,
K-NN
,parzen窗估计。
b92fc915f350
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2024-01-04 08:20
Deep Learning for Computer Vision with Python
图像基础图像构成的基础:像素(pixel)ForminganImageFromChannels图像在python中的表示:NumPyarrayRGBvsGBR缩放和宽高比(aspectratio)数据输入从
K-NN
Robin_Pi
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2023-12-23 03:52
Books
深度学习(DL)
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
亚马逊云科技向量数据库助力生成式AI成功落地实践探秘(二)
向量数据库选择哪种近似搜索算法,选择合适的集群规模以及集群设置调优对于知识库的读写性能也十分关键,主要需要考虑以下几个方面:向量数据库算法选择在OpenSearch里,提供了两种
k-NN
的算法:HNSW
焦点快讯
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2023-11-25 06:55
科技
数据库
人工智能
使用SVM/
k-NN
模型实现手写数字多分类 - 清华大学《机器学习实践与应用》22春-周作业
0Contents1.1多分类SVM主要思想1.1.1一对一SVM分类(OvO-SVM)1.1.2一对多SVM分类(OvR-SVM)1.2实验设计及伪代码1.2.1实验目的概述1.2.2实验模型整体设计1.2.3多分类伪代码及解释1.2.4完整代码实现1.3测试结果及分析1.4其他实验体会1.1多分类SVM主要思想SVM模型处理分类问题建立在使用一个超平面分割两类数据,根据几何位态分别赋予标签+1
Tooru@THU
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2023-11-22 01:06
机器学习
svm
多分类
人工智能
KNN(k近邻法)算法理论和实战
KNN概念k近邻法(k-nearestneighbor,
k-NN
)是一种基本分类与回归方法。k近邻法的输入为实例的特征向量对应于特征空间的点;输出为实例的类别,可以取多类。
数据与后端架构提升之路
·
2023-11-21 21:07
机器学习
机器学习
人工智能
knn
KNN-水仙花的分类
2、将数据集划分为训练集和测试集3、定义
K-NN
模型。
吉吉王后King
·
2023-10-26 23:17
题解
1024程序员节
KNN(K近邻)水仙花的分类(含答案)
题目以下采用
K-NN
算法来解决水仙花的分类问题,每个样本有两个特征,第一个为水仙花的花萼长度,第二个为水仙花的花萼宽度,具体数据见表,1)设置k=3,采用欧式距离,分析分类精度为多少?
koshi484
·
2023-10-24 12:09
分类
数据挖掘
人工智能
python3《机器学习实战系列》学习笔记----1.K-近邻算法
近邻算法概述1.1简述1.2距离测量的方法1.3KNN算法的一般流程1.3.1准备:使用python导入数据1.3.2实施KNN分类算法1.3.2.1KNN伪代码1.3.2.2KNN算法二、示例:使用
K-NN
mcyJacky
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2023-10-21 16:28
04
机器学习笔记
机器学习
KNN
k-近邻法
python3
人工智能
机器学习1:k 近邻算法
k近邻算法(k-NearestNeighbors,
k-NN
)是一种常用的分类和回归算法。它基于一个简单的假设:如果一个样本的k个最近邻居中大多数属于某一类别,那么该样本也很可能属于这个类别。
Blossom i
·
2023-10-11 01:48
机器学习
机器学习
近邻算法
人工智能
机器学习笔记 - 维度诅咒的数学表达
令ℓ为包含测试点的所有
k-nn
坐望云起
·
2023-09-24 05:46
深度学习从入门到精通
机器学习
笔记
人工智能
机器学习笔记 -
k-NN
算法的数学表达
k-NN
算法的假设前提是相似的输入有相似的输出。其分类规则是对于测试输入x,在其k个最相似的训练输入中分配最常见的标签。
k-NN
的正式定义:对于一个待测试数据。将的个最近邻的集合表示为。
坐望云起
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2023-09-23 13:57
深度学习从入门到精通
OpenCV从入门到精通
机器学习
KNN
距离度量
opencv
分类算法
数据科学(机器学习:k-近邻算法)
k-近邻法简介k近邻法(k-nearestneighbor,
k-NN
)是1967年由CoverT和HartP提出的一种基本分类与回归方法。
GHope
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2023-09-16 02:54
对时序数据进行分类与聚类
k-NN
方法。针对想要预测的时间序列,
mhuang..
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2023-09-08 07:12
数据挖掘笔记
机器学习
k-近邻算法概述,k-means与
k-NN
的区别对比
目录k-近邻算法概述k-近邻算法细节k值的选取分类器的决策k-means与
k-NN
的区别对比k-近邻算法概述k近邻(k-nearestneighbor,
k-NN
)算法由Cover和Hart于1968年提出
ZhangJiQun&MXP
·
2023-08-26 08:43
2023
AI
人工智能
机器学习
新2019计划:机器学习100天—K近邻法【5】
k-NN
是无参数学习,这意味着它不会对底层数据的分布做出任何假设。
克里斯托弗的梦想
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2023-08-25 10:01
最近邻回归分类算法(样本距离,维度灾难,最优K值)
说明最近邻法(k-nearestneighbors,
k-NN
)是一种基本的机器学习分类(或回归)算法。它的工作原理是,对于一个输入的未知样本,
k-NN
算法会在训练集中找到与其特征最接近的k个样本。
卢延吉
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2023-07-28 00:38
ML
&
ME
&
GPT
回归
分类
数据挖掘
机器学习算法之1:
k-NN
算法
k-NN
算法
k-NN
算法(k-NearestNeighbor),也叫k近邻算法。
Zen of Data Analysis
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2023-04-14 10:07
Python
机器学习
算法
机器学习
算法
KNN
python
机器学习——监督学习
机器学习——监督学习1.监督学习1.1分类与回归1.2泛化、过拟合和欠拟合1.3监督学习算法1.3.1k近邻(k-NearestNeighbors,简称
k-NN
)1.3.2线性模型(LinearModels
Homur4_
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2023-04-14 06:43
机器学习
机器学习
学习
python
CVPR 2023 点云系列 | Point-NN无需训练的非参数、即插即用网络
CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理我们提出了一种用于3D点云分析的非参数网络Point-NN,它由纯不可学习的组件组成:最远点采样(FPS)、k最近邻(
k-NN
)和池化操作
AiCharm
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2023-04-07 14:29
前沿论文推介
深度学习
计算机视觉
人工智能
神经网络
视觉检测
日撸 Java 三百行: DAY54-55 基于 M-distance 的推荐
0.主题k\textit{k}
k-NN
算法的变种:基于M-distance的推荐。1.基于M-distance的推荐应用场景该算法应用于推荐系统,例如为用户推荐一部他可能喜欢的电影。
lyang~
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2023-04-05 14:54
java
矩阵
开发语言
机器学习算法整理1(python)
1,机器学习算法1.1K-NN(1)
K-NN
(k近邻):
K-NN
是一种基于实例的学习,其分类不取决于其内在的模型,而是对标签测试集进行参考。
larry_do
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2023-04-01 02:06
初学者
机器学习
python
ROC
kNN
Boosting
数据挖掘——KNN算法的实现
作者简介:练习时长两年半的java博主个人主页:君临๑ps:点赞是免费的,却可以让写博客的作者开心好几天文章目录一、k-最近邻分类算法介绍二、
k-NN
的特点三、KNN算法的伪代码四、KNN算法的python
君临๑
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2023-03-24 07:39
算法
数据挖掘
机器学习
python
Halcon 图像分类-MLP分类器使用
Halcon图像分类学习内容:(1)基于神经网络的多层感知器MLP分类器(2)基于支持向量机的SVM分类器(3)基于高斯混合模型的GMM分类器(4)基于
K-NN
分类器本章学习目标:1.了解图像分类的一般流程
火星wen
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2023-03-09 21:39
计算机视觉
深度学习
halcon 4种分类器(MLP,SVN,GMM,
K-NN
)优缺点:
HALCON分类器:1、多层神经网络(MLP)/2、支持向量机(SVM):一种监督学习的方法,广泛用于统计分类及回归分析;/3、K-最邻近(
K-NN
)/4高斯混合类型(GMM)4个分类器的主要优势和劣势如下
Day Day Learning
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2023-03-09 21:09
神经网络
机器学习
【自监督论文阅读笔记】Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers
其次,这些特征也是优秀的
k-NN
分类器,在ImageNet上
YoooooL_
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2023-03-09 10:52
论文阅读笔记
论文阅读
深度学习
人工智能
Day11:
K-NN
案例
数据下载data.PNG这个数据集是某社交网络的用户信息,有UesrID、Gender、Age、EstimatedSalary。某汽车公司生产了新型豪华SUV,我们试图找出社交网络中的哪些用户会买这款新车。数据最后一列Purchased表示用户是否购买了这款车。我们希望通过Age和EstimatedSalary两个变量,建立一个模型,来预测用户是否会购买这款车。所以我们的特征矩阵只包含这两列,来研
海之瑶
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2023-03-09 08:49
k近邻算法 (
k-NN
k-nearest neighbor)详解
kkk近邻算法是一种典型的分类算法。假设给定一组分类好的训练集,输入一条实例的特征向量,在训练集中找到与这组特征向量在当前距离度量下最近的kkk个样本,在根据决策规则如多数表决来决定输入的实例应该分给哪个类。k−NNk-NNk−NN算法原理给定训练集T={(x1,y1),(x2,y3),...,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_3),...,(x_N,y_N)\}T={(x
张山大人
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2023-02-25 07:35
机器学习
算法
机器学习
K-近邻算法(
K-NN
)
K-NearestNeighbor作为一种没有显式训练和学习过程的分类和回归算法,k近邻在众多有监督机器学习算法中算是一种比较独特的方法。说它独特,是因为k近邻不像其他模型有损失函数、有优化算法、有训练过程。原理给定一个训练数据集,对于新的输入实例,根据这个实例最近的k个实例所属的类别来决定其属于哪一类。所以相对于其它机器学习模型和算法,k近邻总体上而言是一种非常简单的方法。距离的度量方式找到与该
dingtom
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2023-02-17 16:54
KNN&K-means从入门到实战
作者:王同学来源:投稿编辑:学姐1.基本概念1.1KNNk近邻法(k-nearestneighbor,
k-NN
)是一种基本分类与回归方法。
深度之眼
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2023-02-16 23:04
人工智能干货
深度学习干货
粉丝的投稿
聚类
算法
k-means
KNN算法Matlab实现
本文章只研究
K-NN
的分类问题,其核心思想是离样本A距离最近的K个样本的类别代表了A的类别。放一个经典案例图:在这个问题中,需要考虑三个核心要素:1)K值如何得到2)样本间的距离如何定义3)投票机制。
齐硕君
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2023-02-05 10:13
机器学习
Matlab
算法
matlab
机器学习
[机器学习导论]——第六课——贝叶斯分类器
贝叶斯分类算法一般生成式贝叶斯分类器公式说明举例说明朴素贝叶斯分类器公式说明举例说明避免0概率问题高斯朴素贝叶斯分类器高斯分布高斯分布参数估计高斯贝叶斯分类器高斯朴素贝叶斯分类器使用朴素高斯的必要性高斯贝叶斯决策面LDA——会考参数估计高斯朴素贝叶斯决策面总结四、
K-NN
雨落俊泉
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2023-02-05 07:40
#
机器学习入门
机器学习
贝叶斯函数
# K-近邻算法
k近邻(k-nearestneighbor,
k-NN
)算法由Cover和Hart于1968年提出,是一种基本分类和回归方法。本篇文章只讨论分类问题的k近邻
wustzhy
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2023-02-01 18:49
手推公式+项目实操复现!《机器学习》完整详解
今日开课,限100个体验名额01十七大经典算法模型|
K-NN
最近邻|线性回归|
zenRRan
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2023-02-01 12:59
算法
人工智能
编程语言
数据分析
大数据
超详细:KNN与K-means从入门到实战
作者:王同学来源:投稿编辑:学姐1.基本概念1.1KNNk近邻法(k-nearestneighbor,
k-NN
)是一种基本分类与回归方法。
深度之眼
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2023-01-31 12:08
粉丝的投稿
深度学习干货
人工智能干货
算法
深度学习
KNN
Day7:
K-NN
分类算法
K-NN
算法怎么工作?当用KNN进行分类时,得到的结果是某一类(预测类别——一个离散值)。这个方法有三个要素:一组有标签的对象,对象间的距离,K值(最近邻的个数)。进行预测为了给没
海之瑶
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2023-01-30 21:12
基于
K-NN
方法的语音情感分类实现
算法目标:通过自定义特征参数向量,使用
K-NN
方法对说话人的5种不同情绪(恐惧、高兴、中性、伤心、愤怒)做出分类。每种情绪有50段音频样本,其中25段用来
K-NN
的训练,25段用于测试。
m0_46339497
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2023-01-29 07:05
机器学习——KNN算法
一、什么是KNNk近邻法(k-nearestneighbor,
k-NN
)是一种基本的分类和回归方法,是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定。
ke
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2023-01-21 14:29
DINO代码分析-自监督学习
官方Readme预训练模型PyTorchHub上的预训练模型训练文档DINO训练:多节点训练提升DINO性能:t-rex:ResNet-50和其他卷积神经网络训练自注意力可视化评估:ImageNet上的
k-NN
shawwn98
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2023-01-21 12:29
学习
深度学习
pytorch
k-近邻(最基本类型)及相关概念学习笔记
在
k-NN
分类中,输出是一个分类族群。一个对象
chenzj36
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2023-01-20 13:53
机器学习
机器学习
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