k-nn

机器学习算法—K近邻（一文看懂KNN）

图片发自AppKNN基础k-近邻算法（k-nearestneighbor,k-NN）是一种基本分类和回归（预测具体的数值，比如房价、成绩等）的算法，可以解决多分类问题。
皮皮大·2019-08-19 23:41

随机森林的基分类器可否由决策树替换为线性分类器或者K-NN？

分析随机森林（RandomForest）随机森林（RF）是Bagging算法族中的一种，RF是以决策树为基分类器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入随机属性选择。具体来说：传统决策树在选择划分属性时是在当前结点的属性集合（假设有d个属性）中选择一个最优属性；而在RF中，对基决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集，然后再从这个子集中选择一个最
还没想好116·2019-08-18 16:36

机器学习算法—KNN（K近邻）1

KNN导读k-近邻算法（k-nearestneighbor,k-NN）是一种基本分类和回归的算法。k近邻算法中的输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，类别可以有多类。
皮皮大·2019-08-14 20:57

K最近邻

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
elephantnose·2019-08-13 14:26

KNN近邻算法总结

目录一、KNN近邻算法思想二、KNN模型三大要素三、KNN算法实现步骤四、KNN算法的KD树实现五、总结一、k近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）是一种基本的分类与回归方法。
易码当先·2019-07-30 14:05

100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理

100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析100天搞定机器学习|Day3多元线性回归100天搞定机器学习|Day4-6逻辑回归100天搞定机器学习|Day7K-NNDay7，我们学习了K最近邻算法（k-NN
wx5d394f162d83f·2019-07-29 15:49

Kaggle 指南（三）—— 数据预处理

如下图，如果我们采用k-NN计算节
杰克熊·2019-07-08 23:58

Kaggle 指南（三）—— 数据预处理

如下图，如果我们采用k-NN计算节
杰克熊·2019-07-08 23:58

10种常见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
湾区人工智能·2019-07-04 19:00

K-NN 近邻

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。
Bool吖·2019-06-30 09:28

【机器学习笔记】——k近邻（k-nearest neighbor，k-NN）

目录1k-NN1.1基本思路1.1.1距离度量1.1.2k值的选择1.1.3决策1.2基于kd树的k-NN算法1.2.1构造kd树1.2.2搜索kd树（基于kd树的k-NN算法）1.2.2.1基于kd树的最近邻算法
孙悟充·2019-06-26 21:12

教你用OpenCV实现机器学习最简单的k-NN算法

k-NN算法可以认为是最简单的机器学习算法之一。本文教你利用OpenCV和Python的基础知识，实现k-NN算法。01使用分类模型预测类别：问题的提出假设在一个叫作随机镇的小镇，人们对他们的两个运动
Python大本营·2019-06-15 16:32

机器学习程序员怎么拿大厂offer？

1.课程信息开课时间：6月23日学习方式：2位硅谷导师，全程直播教学项目案例：12个实战项目助教、班主任全程跟踪辅导2.核心知识点|K-NN最近邻| 线性回归|逻辑回归||凸优化| 朴素贝叶斯| 支持向量机
人工智能图谱·2019-06-13 16:14

k近邻算法（k-NN）相关知识点

1、前言    由于k近邻算法相对比较简单，故本文不会展开介绍该算法，只是对一些知识点进行整理。2、相关知识点2.1最近邻算法    当k近邻算法中k取1时，则为最近邻算法。通俗理解：待预测的样本距离训练样本中哪个样本最近，则该待预测样本就与该训练样本同类别。2.2距离度量2.2.1距离2.2.2曼哈顿距离-当距离中p等于1时，则称该距离为曼哈顿距离：从上式中可知，曼哈顿距离就是各个维度（属性或特
田浩thao·2019-06-08 14:48

计算机视觉学习--分类算法&损失函数&优化

能想到的最简单的分类器是K-NN分类器,步骤如下：将当前图片和样本图片一一相减，在相加，取绝对值。
牛奶还是纯的好·2019-05-20 09:02

计算机视觉学习--分类算法&损失函数&优化

能想到的最简单的分类器是K-NN分类器,步骤如下：将当前图片和样本图片一一相减，在相加，取绝对值。
牛奶还是纯的好·2019-05-20 09:02

解析k-NN

序：监督型学习与无监督学习，其最主要区别在于：已知的数据里面有没有标签（作为区别数据的内容）。监督学习大概是这个套路：1.给定很多很多数据（假设2000个图片），并且给每个数据加上标签（与图片一一对应的2000个标签数据），以上统称为样本数据；2.取一定比例的样本数据集（剩下的数据还有别的作用，此处一般可设为取90%）放入到训练模型，训练之后得到一个目标模型；3.出模型后，还需要确定模型（识别或分
Carcar019·2019-05-13 22:00

2019-04-23 《机器学习实战》笔记

简述：第一章的总结表格1、K-NN：优点：精度高、对异常值不敏感，无数据输入假设缺点：计算复杂度高，空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型（无监督分类方法，初始需要划分一些类别）2、归一化数值newValue
卢晨耀·2019-04-24 18:01

“机器学习系列”文章合集

相关文章合集如下：机器学习系列01：k近邻法（k-NN）的原理及实现机器学习系列02：感知机机器学习系列03：线性回归模型机器学习系列04：梯度下降法及Python实现机器学习系列05：Log
空杯的境界·2019-04-13 13:38

K近邻法（KNN）（学习笔记、C++代码实现）（未完持续更新）

K近邻法参考：《统计学习方法-李航》K近邻法（K-nearestneighbor，k-NN）是一种基本分类和回归方法，本文为分类方面的学习笔记。
张杰_·2019-04-06 13:59

计算机视觉（四）：使用K-NN分类器对CIFAR-10进行分类

1-引言之前我们学习了KNN分类器的原理，现在让我们将KNN分类器应用在计算机视觉中，学习如何使用这个算法来进行图片分类。2-准备工作创建项目结构如图所示在datasets文件中下载数据集Cifar-10k_nearest_neighbor.py代码如下：importnumpyasnpfromnumpyimport*#导入numpy的库函数classKNearestNeighbor(object)
LiAnG小炜·2019-01-05 11:37

《统计学习方法》—— 3.K近邻法（Python实现）

github.com/anlongstory/awsome-ML-DL-leaning/lihang-reading_notes（欢迎Star）KNN（KNN.py）K近邻法(k-nearestneighbor,K-NN
Chris_zhangrx·2018-12-23 15:22

《统计学习方法》—— 3.K近邻法（Python实现）

github.com/anlongstory/awsome-ML-DL-leaning/lihang-reading_notes（欢迎Star）KNN（KNN.py）K近邻法(k-nearestneighbor,K-NN
Chris_zhangrx·2018-12-23 15:22

K-nearest Neighbor

概述K-近邻算法(k-NN)是一个可以用来分类算法（也可以用来回归，本文不讨论）。
BigPeter·2018-12-16 12:17

算法二、K-近邻（KNN）算法

1、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。
键盘哥·2018-12-02 19:34

K近邻算法原理与实践

近邻算法原理常用距离公式欧式距离曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离标准化欧氏距离马氏距离夹角余弦汉明距离杰卡德距离杰卡德相似系数相关系数相关距离信息熵K近邻算法实践电影分类实战K近邻算法原理k近邻算法(k-nearestneighbor,k-NN
SuperHakce·2018-11-18 11:22

机器学习系列 01：k 近邻法（k-NN）的原理及实现

  本内容将介绍机器学习中的kkk近邻法（kkk-NN）的原理及暴力和kdkdkd树实现。一、kkk近邻算法介绍  kkk近邻法（K-nearestneighbor,kkk-NN）1968年由Cover和Hart提出，是一种基本分类与回归方法。使用kkk近邻法进行分类预测时，对新的实例，根据其kkk个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决法等方式进行预测（这kkk个实例的多数属于某个类，就把该新实例
空杯的境界·2018-10-16 22:14

K 近邻法（k-nearest neighbor，k-NN）MATLAB实现

一、简单介绍二、实验准备实验数据：IRIS也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类（本次实验中，分别记为1,2,3类），每类50个数据，每个数据包含4个属性。实验语言：MATLAB目录结构：三、具体代码实现1）knn实现functiony=knn(trainData,sample_label,testData,k)%KNNk-NearestNeighbor
Sophia_Dz·2018-10-10 20:59

李航的十种统计学习方法总结

种统计学习方法总结方法适用问题模型特点模型类型学习策略学习的损失函数学习算法感知机二分类分离超平面判别模型极小化误分点到超平面距离误分点到超平面距离随机梯度下降k近邻多分类、回归特征空间、样本点判别模型K-NN
GladyoUcaMe·2018-08-13 23:45

利用Python对时间序列进行分类与聚类

k-NN方法。针对想要预测的时
七相SIM·2018-08-10 01:48

Pyhthon3《机器学习实战》学习笔记一：K-近邻算法

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。
abc_138·2018-08-02 22:28

sklearn knn 算法

适合多分类问题（multi-modal，对象有多个类别标签），k-nn比svm更合适缺点：1、当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数
henku449141932·2018-08-02 08:23

机器学习：Parzen窗、k-nn

一、问题描述1、考虑对于表格中的数据进行Parzen窗估计和设计分类器。窗函数为一个球形的高斯函数，如下所示：(a)编写程序，使用Parzen窗估计方法对一个任意的测试样本点x进行分类。对分类器的训练则使用表格中的三维数据。同时令h=1，分类样本点为，，。(b)现在我们令h=0.1，重复(a)。2、考虑不同维数的空间中，使用k-近邻概率密度估计方法的效果。(a)编写程序，对于一维的情况，当有个数据
ForTheDreamSMS·2018-07-27 16:55

机器学习算法及实战——kNN算法

K近邻算法（k-nearestneighbor,k-NN）在各种算法中算是比较简单的算法，理解起来也比较轻松。
keithic·2018-07-27 12:24

【机器学习】k-近邻算法（k-nearest neighbor, k-NN）

前言kk近邻学习是一种常用的监督学习方法。kk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。kk近邻法的工作机制很简单：给定测试样本，基于某种距离度量（关于距离度量可以点击此处）找出训练集中与其最靠近的kk个训练样本，然后基于这kk个“邻居”的信息来进行预测。分类时，对新的实例，根据其kk个最邻近的训练实例的类别（通过距离度量求得），通过多数表决等方式进行预测，也
Daycym·2018-07-18 20:20

用Python构建和改进K-NN算法

Building&ImprovingaK-NearestNeighborsAlgorithminPythonK-NearestNeighbors算法，简称K-NN，是一种经典的机器学习算法，但在深度学习大热的现今经常被忽略
公子小水·2018-07-08 05:18

K-近邻算法

1.2工作原理：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
一支小花·2018-06-28 17:56

K-近邻算法

1.2工作原理：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
一支小花·2018-06-28 17:56

统计学习方法第五章：决策树(decision tree),ID3算法，C4.5算法及python实现

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及
不晓得X·2018-06-27 09:23

K-NN(k近邻算法)

初识K-NN（k-NearestNeighbor）：K-NN（k-近邻算法）是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常的简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这
It_BeeCoder·2018-06-22 17:29

统计学习方法第五章：决策树(decision tree),CART算法，剪枝及python实现

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及
不晓得X·2018-06-18 16:39

统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naive Bayes)，贝叶斯估计及python实现

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及
不晓得X·2018-06-18 12:17

统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及
不晓得X·2018-06-17 17:53

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及
不晓得X·2018-06-17 16:22

K近邻

概述K近邻（K-nearestneighbor，k-NN）可以是分类和回归方法，是一种有监督方法。
cufewxy2018·2018-05-23 15:08

k近邻法的原理与实现

一、基本概念k近邻法（k-nearestneighbor,k-NN）是一种基本分类与回归方法，由Cover和Hart于1968年提出。
beckham999221·2018-05-14 23:31

计算两个矩阵之间的欧式距离

在我们使用k-NN模型时，需要计算测试集中每一点到训练集中每一点的欧氏距离，即需要求得两矩阵之间的欧氏距离。在实现k-NN算法时通常有三种方案，分别是使用两层循环，使用一层循环和不使用循环。
frankzd·2018-05-09 11:46

机器学习常用算法简单介绍

一、分类1.1K-最近邻算法（K-NN）存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中的每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所述分类的对应关系。
付可尧·2018-05-09 09:58

机器学习中常见算法推导总结

机器学习常见算法推导，主要以下几种算法：knn、线性回归、逻辑回归、lda、感知机、bp、svm、em、pcak近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）:此处只讨
萝大大大大卜·2018-04-24 22:20

机器学习算法总结之K近邻（KNN）

写在前面K近邻（K-nearestneighbor，k-nn）是一种常用的机器学习监督学习方法，可用于分类和回归问题。
kaiyuan_sjtu·2018-04-21 13:25
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