k-nn

K近邻 (k-nearest neighbor k-NN)（面试要点）

k近邻法不具有显式的学习过程，也就是说没有模型k近邻三个要素:k值的选择(一般使用交叉验证)k值增大可以减少学习的估计误差，但也会使学习近似误差变大，使模型变得简单。距离度量（一般会使用欧式距离or更一般的LpLp距离or曼哈顿距离）分类决策规则往往是使用多数表决,即由输入实例的k个邻近的训练实例中的多数类决定输入实例的类。多数表决规则等价于经验风险最小化kd树的实现__KD树建树采用的是从m个样
ml_hhy·2018-04-10 14:42

机器学习：K-NN分类

一、定义1、K-NN分类全称为K近邻法（k-nearestneighbor），是一种基本回归与分类方法：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最近的k个实例，这k个实例中多数实例属于某一类
m_517172449·2018-04-09 22:20

Kaggle：Digit Recognizer (kNN手写数字识别）

K-NN算法简单，但也有一些弊端，比如需要输入两个超参，一
ghost__2011·2018-04-09 20:08

【转载】用Scikit-Learn构建K-近邻算法，分类MNIST数据集

原帖地址：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-04-03-5K近邻算法，简称K-NN。在如今深度学习盛行的时代，这个经典的机器学习算法经常被轻视。
weixin_30375247·2018-04-03 11:00

K 近邻法

概述  k近邻法（k-nearestneighbor,k-NN）是一种基本分类与回归方法。  
hehesakura·2018-04-01 17:59

K 近邻法

概述  k近邻法（k-nearestneighbor,k-NN）是一种基本分类与回归方法。  
hehesakura·2018-04-01 17:59

K-NN的拓展应用方法

原始k-NN(k临近算法）样本集中每一个数据都有所属分类的标签，在输入没有标签的新的数据后，选择样本数据集中与心得数据最相近的k个数据，再选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，将新数据归为该分类。
我要去我最好的未来里·2018-03-31 17:42

机器学习之K近邻（KNN）模型

KNN本文主要介绍K近邻（KNN）模型，KNN在机器学习中是很常见的：1、KNN模型介绍2、KNN数学原理3、算法及Python实现4、小结1、KNN模型介绍k近邻法（k-nearestneighbor,k-NN
CV探索者·2018-03-07 19:21

一文搞懂k近邻（k-NN）算法（一）

前几天和德川一起在学习会上讲解了k-NN算法，这里进行总结一下，力争用最通俗的语言讲解以便有利于更多同学的理解。
ILY16229·2018-01-23 14:32

CS231n（2）：课程作业# 1简介

实现并应用k-最近邻（k-NN）分类器。实现并应用支持向量机（SVM）分类器。实现并应用Softmax分
Dean0Winchester·2017-11-19 13:33

机器学习实战笔记(一) K-近邻(k-NN)算法

本人也只是刚刚开始接触机器学习实战这本书，之前好多python的语法知识都有些模糊，所以注释写的比较详细，多谅解。书中所用的代码用的是python2.x，但是现在python3的用的比较多，所以多出会对代码指出两者不同，这也是很多刚开始按照书上代码会报错的原因，都会在下面进行总结。第一次写博客，内容好多地方自己可能也有理解错误的地方希望指出，里面的代码，文字，图片都是自己一点一点打出来，截出来的，
预知梦_·2017-11-09 23:41

机器学习python实战之手写数字识别

看了上一篇内容之后，相信对K近邻算法有了一个清晰的认识，今天的内容――手写数字识别是对上一篇内容的延续，这里也是为了自己能更熟练的掌握k-NN算法。
嗜血的草·2017-11-01 10:50

机器学习（1）-KNN算法理解

k-NN用来干什么的简单来说，我理解的就是分类，就是根据已知训练集样本的种类，来对测试集样本做一个分类。
DX_ByYourself·2017-09-15 21:39

机器学习（1）-KNN算法理解

k-NN用来干什么的简单来说，我理解的就是分类，就是根据已知训练集样本的种类，来对测试集样本做一个分类。
DX_ByYourself·2017-09-15 21:39

[机器学习案例]基于KNN手写数字识别

#算法介绍之前已经介绍过,简单来说，K-NN可以看成：有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新数据进入的时候，就开始跟训练数据里的每个点求距离，然后挑离这个训练数据最近的K个点看看这几个点属于什么类型
刘玉刚·2017-05-23 20:55

[机器学习案例1]基于KNN手写数字识别

算法介绍之前已经介绍过,简单来说，K-NN可以看成：有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新数据进入的时候，就开始跟训练数据里的每个点求距离，然后挑离这个训练数据最近的K个点看看这几个点属于什么类型
BaiHuaXiu123·2017-05-23 20:00

K近邻算法总结

K近邻法（k-nearestneighbor,k-NN）是一种基于分类和回归的方法。
CodingFish·2017-04-24 21:09

K-近邻算法((k-Nearest Neighbor，KNN)概述

概述本文讲述K-NN算法的概念、工作原理以及例子。一、概念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，元数据输入假定。缺点：计算发杂度高，空间复杂度高。
MiracleJQ·2017-04-23 10:00

最近邻检索（Nearest Neighbor Search）的简单综述

当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时，就是k最近邻检索（K-NN)。最近邻检索的应用领域在当今这个移动互联网时代，我们的日常生活每天都面临着海量数据地冲击，诸如像个人信息、视频记录、图像采集
lovego123·2017-03-28 16:58

深度学习小白——Nearest Neighbor 分类器

这样可以使得分类器对于异常值更有抵抗力超参数hyperparameter机器学习算法设计中，如K-NN中的k的取值
MargaretWG·2017-03-20 20:39

深度学习小白——Nearest Neighbor 分类器

这样可以使得分类器对于异常值更有抵抗力超参数hyperparameter机器学习算法设计中，如K-NN中的k的取值
MargaretWG·2017-03-20 20:39

sklearn基本用法----knn

K-nn算法1.定义在模式识别中，k-邻近算法（k-nn）是用于分类和回归的非参数方法。所谓K邻近，就是k个最近的邻居，意思是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
clover_daisy·2017-01-26 13:41

k近邻算法的实现:kd树

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。
Chopin_xqb·2017-01-11 20:41

机器学习-k近邻算法原理与实现

k近邻算法（k-nearestneighbor,k-NN）是一种基本分类与回归方法。1.算法原理K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。
citykook·2016-06-13 21:01

《统计学习方法》-KNN笔记和python源码

K近邻法K近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。k近邻法实际上利用训练数据集对特征向量空间经行划分，并作为其分类的“模型”。
V_victor·2016-04-12 12:00

最近邻居法KNN

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。
vivien_shaw·2016-03-02 10:00

几种常见的模式识别算法

基本通过下面这张图跟文字说明就可以明白K-NN是干什么的 简单来说，K-NN可以看成：有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新数据进入的时候，就开始跟训练数据里的每个点求距离，然后挑离这个训练数据最近的
莱茵河水怪v241Beta·2016-02-06 11:00

[PCL]3 欧式距离分类EuclideanClusterExtraction

k-NN聚类？K-Means？还是模糊聚类？感觉很奇怪，看下代码吧。找一个实例cluster_extraction.cpp的main入口函数。
yhexie·2016-01-26 17:00

[PCL]3 欧式距离分类EuclideanClusterExtraction

k-NN聚类？K-Means？还是模糊聚类？感觉很奇怪，看下代码吧。找一个实例cluster_extraction.cpp的main入口函数。
yhexie·2016-01-26 17:00

[Machine Learning]k-NN

k-NN最近邻算法基本思想：对未知样本X，从训练样本集中获取与其最相近的k个样本，利用这k个样本的类别预测未知样本X的类别。
yhexie·2016-01-24 10:00

[Machine Learning]k-NN

k-NN最近邻算法基本思想：对未知样本X，从训练样本集中获取与其最相近的k个样本，利用这k个样本的类别预测未知样本X的类别。
yhexie·2016-01-24 10:00

KNN算法

k近邻法（k-Nearesteighbor，K-NN）是一种基本分类和回归方法。K近邻法的输入为实例的特征向量，对应的特征空间的点：输出为实例的类别，可以取多类。   
u013412535·2016-01-22 21:00

几种常见模式识别算法整理和总结

K-Nearest Neighbor K-NN能够说是一种最直接的用来
·2015-11-13 20:45

几种常见模式识别算法整理和总结

K-Nearest Neighbor K-NN能够说是一种最直接的用来
·2015-11-13 19:22

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·2015-11-13 18:44

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·2015-11-13 17:17

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·2015-11-13 13:08

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·2015-11-13 10:22

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K-Nearest Neighbor K-NN能够说是一种最直接的用来
·2015-11-13 07:25

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K-Nearest Neighbor K-NN能够说是一种最直接的用来
·2015-11-13 06:23

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K-Nearest Neighbor K-NN能够说是一种最直接的用来
·2015-11-12 21:23

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·2015-11-12 17:25

几种常见模式识别算法整理和总结

K-Nearest Neighbor K-NN能够说是一种最直接的用来
·2015-11-12 16:06

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·2015-11-12 15:18

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K-Nearest Neighbor K-NN能够说是一种最直接的用来
·2015-11-12 13:41

几种常见模式识别算法整理和总结

K-Nearest Neighbor K-NN能够说是一种最直接的用来
·2015-11-11 03:19

分类算法（1）--KNN

图片说明： 图片说明： 简单来说，K-NN可以看成：有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新数据进入的时候，就开始
·2015-11-08 17:05

几种常见模式识别算法整理和总结

K-Nearest Neighbor K-NN能够说是一种最直接的用来
·2015-11-08 16:36
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