k-nn 第5页

K-NN算法

K-NN是一个非参数算法，不需要做出任何假设，他是通过基础实例（意味着我们的算法没有明确地学习模型。相反，它选择记住训练实例。）并用于监督学习设置。K-NN也被叫做基于实例的惰性算法。

何同尘·2020-07-10 16:29

机器学习分类算法(二)-KNN(近邻)算法

1、k-近邻法简介k近邻法(k-nearestneighbor,k-NN)是一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据

安替-AnTi·2020-07-10 09:51

knn原理介绍以及构建一个KNN分类器来进行图像分类

构建一个KNN分类器来进行图像分类K-NN原理介绍K近邻算法(K-NN)算法是一种简单但也很常用的分类算法，它也可以应用于回归计算。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。

xufabing1993·2020-07-09 23:23

KNN原理+python实现

KNN可分为分类和回归：在k-NN分类中，输出是一个分类族群。一个对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的，k个最近邻居（k为正整数，通常较小）中最常见的分类决定了赋予该对象的类别。

PJZero·2020-07-09 21:25

k-近邻算法

在k-NN分类中，输出是一个分类族群。一个对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的，k个最近邻居（k为正整数，通常较小）中最常见的分类决定了赋予该对象的类别。

yang__yang·2020-07-09 13:25

K-近邻（KNN）算法

K-近邻算法（K-NN）邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。

weixin_33857679·2020-07-09 09:18

knn k近邻算法绝对干货！！！

k-近邻算法(k-neighbor,k-NN)是一种基于分类和回归的方法，回归的值由k个最近的样例值的平均值作为预测决定，还可以基于距离远近进行加权平均，距离越近的样本权重越近。

hubingshabi·2020-07-09 08:37

kNN原理及其python实现

kNN原理及其python实现k-NN(k-nearestneighbor)，从英语翻译过来就是k个最接近的邻居；我们现在只要有k和最接近这两个概念就行了。

Jeaten·2020-07-09 07:47

应用机器学习（二）：k-NN 分类器

分类问题在统计和机器学习里，分类问题的目标是：取一个新的观测向量x，将它分到K个离散的类Ck(k=1,2,…,K)之一。一般来说，类之间是互不相容的，因此，每一个观测只能被分到一个类中。举一个分类问题的例子：例子：垃圾邮件的过滤人们在日常email的处理中，总能不可避免地收到垃圾邮件。怎样从一批邮件中区别哪些是正常邮件，哪些是无用的垃圾邮件呢？这就是一个两类的分类问题，即，对收到的一个邮件，将它分

Goodsta·2020-07-09 00:43

使用K-NN时的维数灾难

K-NN最大的缺陷就是很容易引起维数灾难，在高维空间，数据变得异常稀疏，这就使得即使是最近的邻居数据点，所需计算数据点之间的距离也变得异常得远。

Treasureashes·2020-07-07 00:59

Python 3实现k-邻近算法以及 iris 数据集分类应用

1.K-邻近算法1.1基本原理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。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也

Stephen的Blog·2020-07-05 12:32

【11%】100小时机器学习——KNN实验

前情回顾：K近邻法（K-NN，k-NearestNeighbor）Step0：数据准备Social_Networt_AdsUserID,Gender,Age,EstimatedSalary,Purchased15624510

QuantumLZ·2020-07-05 07:51

【论文阅读笔记】Proposing feature engineering method based on deep learning and K-NNs for ECG beat classific

ProposingfeatureengineeringmethodbasedondeeplearningandK-NNsforECGbeatclassificationandarrhythmiadetection一、摘要文章提出了一种基于深度学习和K-NN

GUANYX~·2020-07-02 01:11

汇总（更新）

0day安全逆行工程核心原理美团机器学习实践统计学习方法统计学习方法——统计学习基础（一）统计学习方法——统计学习基础（二）统计学习方法——感知机（一）统计学习方法——感知机（二）统计学习方法——K近邻法【k-NN

你的名字5686·2020-06-29 19:25

k近邻法算法对鸢尾花数据集进行分析

一.算法设计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。

weixin_44291307·2020-06-29 12:36

集成k-最近邻(k-NN)、朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、多层感知机的一个机器学习示例

(1)创建机器学习所需环境python版本为Python3.6.2NumPy：用于使用Python进行数值处理。PIL：一个简单的图像处理库。scikit-learn：包含我们今天要介绍的机器学习算法。Keras和TensorFlow：深度学习，后续使用，本篇博客暂不需要。(2)数据集本示例将使用的是Iris数据集，是入门机器学习的首选，相当于“Hello，World！”。图1：Iris数据集是描

Cjv Chen·2020-06-29 11:58

使用k-NN实现一个简单图像分类器

此次图像分类器是用于猫狗分类，数据量比较小；分类器采用k-NearestNeighbors（k-NN）方法。1.数据从KaggleDogsvs.Cats挑战中抽取狗和猫图像各1000张。

Cjv Chen·2020-06-29 11:27

言简意赅了解十大常见AI算法

K近邻法K-nearestneighbor,K-NN多分类和回归是一种分类和回归方法，有监督学习。在训练数据集中找到和新的输入实例最接近

weixin_34150503·2020-06-28 12:41

class-k近邻算法kNN

1k近邻算法2模型2.1距离测量2.2k值选择2.3分类决策规则3kNN的实现——kd树3.1构造kd树3.2kd树搜索1k近邻算法knearestneighbor，k-NN，是一种基本分类与回归的方法

weixin_30700099·2020-06-27 23:33

KNN (K近邻算法) - 识别手写数字

KNN项目实战——手写数字识别1、介绍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。

weixin_30666943·2020-06-27 23:17

KNN cifar-10 L1 L2距离交叉验证

K-NNk-NearestNeighbor分类器之前的近邻算法(NN)是仅仅选择一个最近的图像标签，K-NN是选出K个差值最小的图像标签，然后看那个标签的数量多就选用那个标签作为预测值，这样就提高了泛化能力

一直再爬的蜗牛·2020-06-26 22:32

数据挖掘十大算法(一)：k-近邻算法

1、基本概念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。

南山以南青如山·2020-06-26 00:12

python之K-NN算法实现（鸢尾花数据）

运行环境:Jupyter一、K-近邻算法K-近邻（K-NN）算法可以说是最简单的机器算法。构建模型只需要保存训练数据集即可。

可乐yue·2020-06-25 23:43

K最近邻算法-k-nearest neighbors algorithm

K最近邻算法(k-nearestneighborsalgorithm)WIKIInpatternrecognition,thek-nearestneighborsalgorithm(k-NN)isanon-parametricmethodusedforclassificationandregression

emmmxuan·2020-06-25 10:31

（一）python3实现K-近邻

1.1k-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。

huminwudi·2020-06-23 16:29

常见分类方法

Content1.决策树分类（链接：http://blog.csdn.net/github_36299736/article/details/52749999）2.基于规则分类3.最邻近分类（K-NN）

zhurouwan·2020-06-23 10:28

关于k-NN算法的总结及个人理解

k-NN算法的三要素：k值的选择，距离度量，分类决策规则。k值的选择：k值选的过小，训练误差会很小，但测试误差会对应增加，这是明显的过拟合现象。

aizenggege·2020-06-22 13:51

Sklearn学习笔记一：k-近邻算法

中文文档地址KNneighborsClassifier参数说明：n_neighbors：默认为5，就是k-NN的k的值，选取最近的k个点。

abc_138·2020-06-22 12:51

KNN算法实现图像分类

首先，回顾k-NearestNeighbor（k-NN）分类器，可以说是最简单易懂的机器学习算法。实际上，k-NN非常简单，根本不会执行任何“学习”，以及介绍k-NN分类器的工作原理。

Synioe·2020-06-22 06:29

k近邻算法原理与应用--鸢尾花分类器的实现

之前那篇文章，手工打造1-NN的算法，来实现水果的分类；今天来主要总结一下k-NN的算法原理，以及基于sklearn实现鸢尾花分类。

天作。·2020-06-21 13:47

KNN算法--个人总结

在k-NN分类中，输出是一个分类族群。一个对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的，k个最近邻居（k为正整数，通常较小）中最常见的分类决定了赋予该对象的类别。

听见温暖www·2020-05-11 21:00

OpenCV4学习笔记（54）——基于KNN最近邻算法实现手写体数字识别

在k-NN分类中，输出是一个分类族群。一个对象的分类是由

邱小兵·2020-04-28 17:13

K近邻(k-nearest neighbor, k-NN)算法笔记(二)-scikit-learn

写在前面的话：哈喽，大家早安、午安、晚安喽，欢迎大家指点，也希望我的内容可以温暖、帮助同在学习路上的人们~正文开始~~今天主要是学习一个机器学习非常强大的开源框架-Scikit-Learn，这个框架的入门可以查看莫烦视频莫烦ScikitlearnandPython优雅学会机器学习这个视频浅显易懂，期待新作，谢谢。然后，着重学习并且学会利用scikit-learn的官网文档scikit-learn官

keepStriving·2020-04-11 20:07

k-近邻算法

k-近邻法简介k近邻法(k-nearestneighbor,k-NN)是1967年年由CoverT和HartP提出的一一种基本分类与回归方方法。

丫丫姑娘_b55e·2020-04-08 11:09

机器学习之k近邻算法(k-nearest neighbor, k-NN)

所以k-NN由三个基本要素决定，即距离度量、k值选择和分类决策规则。通常对应选择为：欧氏距离，k值根据具体情况选择，多数表决

天真的和感伤的想象家·2020-04-04 22:35

统计学习方法之K近邻法

1.k近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）k近邻算法是一个基本分类和回归方法，k-NN的输入时实例的特征向量，对应于特征空间的点，输出是实力的类别，可以取多类。

Jasonhaven·2020-03-12 02:30

CH3 k近邻法《统计学习方法》-学习笔记

近邻算法的初步了解2.k近邻算法的基本概念，原理以及应用3.k近邻算法中k的选取以及特征归一化的重要性4.将kNN分类器用于的场景5.将kNN分类器用于的场景6.本文的一点总结参考链接:1、一文搞懂k近邻（k-NN

durian221783310·2020-02-27 04:53

统计学习方法笔记：3.k近邻法

第一期读书计划阅读章节：第三章：k近邻法开始时间：2018-09-29结束时间：2018-10-23（比较忙）目标：读完第三章，掌握基本概念，产出一篇笔记博客地址k近邻法（k-nearestneighbor，k-NN

howie6879·2020-02-27 02:28

常用机器学习算法

特征值是闲散型变量还是连续型变量特征值中是否存在缺失的值，何种原因造成的缺失值，数据中是否存在异常值某个特征发生的频率如何（是否罕见如同海底捞针）开发机器学习应用程序的步骤收集数据准备输入数据分析输入数据训练算法测试算法使用算法k-NN

typedef708·2020-02-23 09:46

K近邻(k-nearest neighbor, k-NN)算法笔记(一)-Python

大家好，我是一枚小小的北漂渣硕，为了更加有效率地督促自己系统的学习、及时将自己的学习心得分享给处于类似学习阶段的朋友，同时也为了获得大家的指导，我开启了自己的博文之旅，如果有侵权、错误等，请大家及时反馈，我一定改正。谢谢大家~~本人目前正在学习机器学习，分享的内容也主要是知识、编程、自我的认知。好哒，开始正文。这段时间，我正在学习机器学习的核心算法，针对每种算法，我会分别用单纯的python算法和

keepStriving·2020-02-22 12:48

K近邻法

“近朱者赤，近墨者黑”简介k近邻法（k-nearestneighbor,k-NN）是一种基本分类与回归方法。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。

sumpig·2020-02-15 10:07

k-近邻算法

一、算法原理k-nearestneighbor,k-NN是一种可以用于多分类和回归的方法。knn是一个很简单的分类方法。

owolf·2020-02-15 08:48

训练第一个机器学习模型

导语在笔者的上一篇文章中[1]，使用了k-NN算法来识别手写字数据集，它的缺点是浪费存储空间且执行效率低。本文将使用决策树算法来解决同样的问题。相对k-NN算法，它更节约存储空间且执行效率更高。

阿里云云栖号·2020-01-04 15:45

k近邻理论与实践

保留初心，砥砺前行k-nearestneighbor,k-NN是一种可以用于多分类和回归的方法。knn是一个很简单的分类方法。

加勒比海鲜王·2020-01-04 01:15

监督学习(二)——K近邻(K-NN)

k-NN算法可以说是最简单的机器学习算法。构建模型只需要保存训练数据集即可。想要对新数据点做出预测，算法会在训练数据集中找到最近的数据点，也就是它的“最近邻”。

小书同学·2019-12-26 12:24

kNN算法初识

在k-NN分类中，输出是一个分类族群。一个对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的，k个最近邻居（k为正整数，通常较小）中最常见的分类决定了赋予该对象的类别。

触琴触景即伤情·2019-12-12 16:55

【python】Knn（K近邻）算法实现原理+代码

【版本】python3.7【IDE】IDLE3.7.4（python3.764-bit）(python自带的)文章里面如果有误可以的话麻烦帮我指出来，提前感谢quq一、算法介绍K-NN算法可以说是最简单的机器学习算法

今天也是敲代码的一天·2019-10-07 19:13

k-NN最近邻算法(k-nearest neighbors algorithm)

LoveThyneighbours — PhotobyChristianStahlonUnsplash本文是一篇k-NN学习笔记，内容如下：一.k-NN简介二.k-NN原理三.关于k-NN的进一步讨论3.1K

_与谁同坐_·2019-10-05 11:27

机器学习基础之K近邻

K近邻 K-NN算法可以说是最简单的机器学习算法，他使用距离预测点最近的点的均值来进行预测。k近邻算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。

GuessIt·2019-09-07 00:00

《统计学习方法》笔记（未完结）

（2）感知机原理小结3、k近邻法（k-NN）（1）一只兔子帮你理解kNN（2）kd树算法之思路篇（3）kd树算法之详细篇（4）scikit-le

hlk_1135·2019-08-29 11:57

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