knn分类器

KNN算法详解与Python实现

KNN算法详解与Python实现K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归问题。该算法基于实例之间的相似性度量进行预测。
代码指四方·2023-12-21 05:36

AdaBoost提升方法

提升方法的基本思想是通过改变训练样本的权重学习多个分类器，并将这些线性分类器进行线性组合，提高分类性能。
沉住气CD·2023-12-21 02:02

机器学习算法--朴素贝叶斯(Naive Bayes)

它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-21 00:51

【机器学习】线性模型-线性支持向量机

L2-lossSVC原问题L2正则化SVC对偶问题L1正则化L2-lossSVC原问题多分类线性支持向量机四、示例代码（LinearSVC、SVC）在本练习中，我们将使用支持向量机（SVM）构建垃圾邮件分类器
十年一梦实验室·2023-12-20 22:40

KNN&朴素贝叶斯（根据已知推测未知）

KNN（哲学思想：物以类聚，人以群分）KNN算法原理及示例1：向量化画点，计算欧式距离：可行代码展示：#!
术业有专攻，闻道有先后·2023-12-20 20:46

【机器学习】应用KNN实现鸢尾花种类预测

目录前言一、K最近邻（KNN）介绍二、鸢尾花数据集介绍三、鸢尾花数据集可视化四、鸢尾花数据分析总结嗨！我是Filotimo__。很高兴与大家相识，希望我的博客能对你有所帮助。
Filotimo_·2023-12-20 18:35

基于Matlab卷积神经网络垃圾分类识别系统

为了提高可回收生活垃圾识别的准确率，研究人员尝试利用图像处理、机器学习等方法自动识别玻璃瓶、废纸、纸盒、易拉罐等常见生活废品．利用图像处理技术获取垃圾图像的特征后，再利用深度学习网络、支持向量机、K近邻分类器
视觉那些事·2023-12-20 15:07

支持向量机 支持向量机概述

支持向量机概述支持向量机SupportVectorMachineSVM)是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier
小小程序○·2023-12-20 06:13

关于前端学习的思考-浮动元素嵌套块级元素12.18

1、块级元素嵌套浮动元素先摆图片，当橘色的盒子高度减少的时候，NKADTBPKNN并不会减少。如何解决呢？
Stephen Qiao·2023-12-20 06:11

人工智能_机器学习069_SVM支持向量机_网格搜索_交叉验证参数优化_GridSearchCV_找到最优的参数---人工智能工作笔记0109

test_data这个是测试数据,容纳后train_data这个是训练数据这里首先我们,导出importnumpyasnp导入数学计算包fromsklearn.svmimportSVC导入支持向量机包分类器包
脑瓜凉·2023-12-20 05:36

fast.ai 深度学习笔记：第一部分第二课

原文：DeepLearning2:Part1Lesson2作者：HiromiSuenaga论坛笔记本回顾上一课[01:02]我们使用3行代码来构建图像分类器。
布客飞龙·2023-12-20 00:31

基于adaboost算法在网络不良照片识别中的方法研究

本文针对不良照片中的感兴趣区域的检测提出了一些新方法，改进训练弱分类器的权值方法，高效率的分辨出
qq_q992250277·2023-12-19 22:01

朴素贝叶斯

对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，但是朴素贝叶斯却是生成方法。朴素贝叶斯分类算法核心算法：贝叶斯公式。
owolf·2023-12-19 19:46

（2021|NIPS，扩散，无条件分数估计，条件分数估计）无分类器引导扩散

Classifier-FreeDiffusionGuidance公z号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.简介2.扩散模型3.引导3.1分类器引导
EDPJ·2023-12-19 19:21

Logistic 回归算法

Logistic回归算法Logistic回归简述Sigmoid函数Logistic回归模型表达式求解参数$\theta$梯度上升优化算法Logistic回归简单实现使用sklearn构建Logistic回归分类器
写进メ诗的结尾。·2023-12-19 06:42

CCFCSP认证历年第一题（Python版汇总）

202206-1归一化处理202203-1未初始化警告202112-1序列查询202109-1数组推导202104-1灰度直方图202012-1期末预测之安全指数202009-1称检测点查询202006-1线性分类器
无业大学生啼·2023-12-19 04:42

Learning Classifiers from Only Positive and Unlabeled Data

本文主要考虑在SCAR假设下，证明了普通的分类器和PU分类器只相差一个常数，因此可以使用普通分类器的方法来估计，进而得到。同时提供了三种方法来估计这个常数，最后，还对先验的估计提供了思路。
zealscott·2023-12-18 16:46

深入探讨人工智能目标检测：算法、应用与未来趋势

1.目标检测算法传统算法：基于手工设计特征和分类器的方法，如Haar级联、HOG+SVM等。深度学习算法：基于深度神经网络，如RCNN系列、YOLO系列、SSD等。
鳗小鱼·2023-12-18 10:58

pytorch 搭建GoogLeNet

目录1.介绍Inception结构AuxiliaryClassifier辅助分类器2.搭建GoodLeNet网络3.训练部分4.预测部分5.训练过程1.介绍GoodLeNet网络中的亮点有：引入了Inception
听风吹等浪起·2023-12-18 07:22

Linear classifiers——线性分类器

(Generalized)Linearclassifiers——广义线性分类器1.1模型假如有两类数据，类别标签为y=1和y=-1我们可以使用一个线性函数将其分类，二维形式通常x增加一个恒等于1的维度，
搁浅丶.·2023-12-18 07:46

数据仓库与数据挖掘c5-c7基础知识

(x,y)X属性集合Y类标签任务基于有标签的数据，学习一个分类模型，通过这个分类模型，可以把一组属性x映射到一个特定的类别y上类别y提前设定好的--如：学生，老师有监督学习Phase1用有标记的数据对分类器进行训练
目标是分享一切·2023-12-18 06:01

机器学习之回归算法-逻辑回归

一、概述1.1、概念是一种名为“回归”的线性分类器，是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。
辣椒种子·2023-12-18 04:45

阅读笔记-SVDNet for pedestrian retrieval

Motivation这篇文章是17年的文章，当时的背景：基于深度的reid方法一般还是三部分组成：1）训练集先训练一个分类器；2）从分类器前一层的FC层抽取图像特征；3）通过欧氏距离或者cosine距离进行相似度计算以排序
熙熙江湖·2023-12-17 18:24

机器学习笔记

关键词：数据模型预测2.机器学习算法分类2.1监督学习数据集有标签监督学习三要素：模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法：Knn，朴素贝叶斯，svm，决策树与随机森林，
偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

非线性回归的实现方式

非线性回归的实现方式1.多项式回归：2.决策树回归：工作原理3.随机森林回归(更高级的集成方法)：工作原理4.支持向量回归（SVR）：工作原理5.K近邻回归（KNN回归）：工作原理6.神经网络回归：工作原理总结本文介绍多种非线性回归的实现方法
twinkle 222·2023-12-17 13:00

Python送你一顶圣诞帽

大致步骤：安装OpenCV（网上搜下教程有很多）；用OpenCV提供的级联分类器做人脸检测，定位出图片中的人脸位置；根据找出的人脸，调整圣诞帽的位置和大小，叠加到原图片上；遍历所有人脸，重复执行步骤3，
苏文星·2023-12-17 12:18

2018文章集合

机器学习实战该系列讲解了经典机器学习算法的原理（KNN，决策树，SVM，k-means，pca等），并从伪代码入手，一步步深入到各种算法的Python实现。
罗罗攀·2023-12-17 08:22

机器学习中的分类算法详细介绍一（KNN、决策树）

机器学习中的分类算法有：KNN算法、决策树、随机森林、SVM、极限学习机、多层感知机（BP神经网络）、贝叶斯方法。
摸鱼的机器猫·2023-12-17 07:21

AdaBoost 详解

AdaBoost是英文"AdaptiveBoosting"（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器
Gowi_fly·2023-12-17 03:47

【机器学习】KNN算法对鸢尾花进行分类

目录一、KNN算法的理解：1.算法概述KNN算法的主要步骤：二、KNN算法实现鸢尾花分类1.鸢尾花数据集介绍2.获取数据集3.数据集可视化4.统计型转置5.数据直方图6.散点图三、KNN总结四、实验总结
咕噜咕噜....·2023-12-17 02:15

机器学习：KNN算法实现对鸾尾花的分类

使用knn算法对鸢尾花数据进行分类，分类过程如下：（1）将鸾尾花数据分为训练集和测试集，用来读取数据。（2）处理训练集数据，将数据重拍，变量与标签分离。
何叔傲·2023-12-17 02:33

ConnSearch：如何对有限样本量进行功能连接分析？

摘要功能连接研究越来越多地转向机器学习方法，这些方法通常涉及拟合全连接组网络的分类器，然后进行事后解释分析，以确定最能预测因变量的神经相关因素。然而，这种传统的分析范式存在两个主要限制。
茗创科技·2023-12-17 00:11

贝叶斯分类器-对文本的分类

另外在实际做的过程中，也会发现，相比于之前做的贝叶斯分类器，特征是二维变量，而在
在做算法的巨巨·2023-12-16 22:44

【基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘】

我们将运用SVM算法、决策树算法、KNN算法以及随机森林算法，通过ROC曲线、混淆矩阵等
爱欲无极·2023-12-16 21:23

机器学习---KNN案例

1、相亲案例importnumpyasnpimportoperator#matplotata测试数据集的某行，dataSet训练数据集，labels训练数据集的类别，kk的值defclassify(normData,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape[0]#print'dataSetSize长度=',dataSetSize#当前点到所有点的坐标差
30岁老阿姨·2023-12-16 20:24

分类（七）—— 组合分类

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结七、组合分类组合分类器（Ensemble）是一个复合模型，由多个分类器组合而成。
shi_jiaye·2023-12-16 17:12

cs231n作业-assignment1

assignment1(cs231n)文章目录assignment1(cs231n)KNN基础计算distances方法一：双层循环计算distances方法二：单层循环计算distances方法三：无循环根据
momentum_·2023-12-16 14:30

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

KNN缺失值的插补原理介绍（你肯定需要）

一、前言缺失值是数据处理过程中不可跳过的一个步骤！当然，如果你的数据不存在缺失值，那就不需要这个文档了！你可能需要查看一下异常值了！！！现在我们来理解一下缺失值（类型）：完全随机缺失（missingcompletelyatrandom，MCAR）：指的是数据的缺失是随机的，数据的缺失不依赖于任何不完全变量或完全变量。空值的出现与数据集中已知或者未知的特征是完全无关的（没有任何已知特征与其相关，类似
Xiaofei@IDO·2023-12-16 14:26

使用KNN算法进行缺失值填补的详解及实践

使用KNN算法进行缺失值填补的详解及实践缺失值是数据分析中常见的问题之一。当数据集中存在缺失值时，为了保持数据的完整性和准确性，我们需要进行缺失值的填补。
PixelEnigma·2023-12-16 14:17

GEE机器学习——利用kNN分类器器方法进行土地分类和精度评定

kNN分类器方法的具体介绍k最近邻（k-NearestNeighbors，kNN）分类器是一种常用的机器学习算法，用于对数据进行分类。
此星光明·2023-12-16 14:43

机器学习---Adaboost算法

1.Adaboost算法介绍Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。
三月七꧁ ꧂·2023-12-16 14:17

机器学习---集成学习的初步理解

它的⼯作原理是⽣成多个分类器/
三月七꧁ ꧂·2023-12-16 14:16

使用rknn-toolkit2将paddleseg模型导出rknn模型

目录安装paddle2onnx环境将paddle模型导出onnx模型安装rknn-toolkits转化rknn模型安装paddle2onnx环境首先创建一个python虚拟环境condacreate-npaddle2onnxpython
telllong·2023-12-16 13:23

机器学习支持向量机（SVM）

svm与logstic异同svm支持向量机，因其英文名为supportvectormachine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化
kk要读书·2023-12-16 12:03

吴恩达《机器学习》12-2-12-3:大边界的直观理解、大边界分类背后的数学

一、大边界的直观理解1.大间距分类器的背景支持向量机的大间距分类器着眼于构建一个能够在正负样本之间划定最大间距的决策边界。
不吃花椒的兔酱·2023-12-16 12:01

对于分类任务当样本较少时，什么算法较为合适？

当样本较少时，可以考虑使用以下算法：1朴素贝叶斯分类器（NaiveBayes）：朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法，它假设所有特征都是相互独立的，并基于贝叶斯定理进行分类。
有Li·2023-12-16 11:43

GEE机器学习——最大熵分类器案例分析（JavaScript和python代码）

最大熵分类器创建最大熵分类器。Maxent用于使用已知存在位置和大量“背景”位置的环境数据来模拟物种分布概率。
此星光明·2023-12-16 10:48

【machine learning for everyone 人人都可以学的机器学习】系列文章 1【数据预处理、KNN、朴素贝叶斯、线性回归、SVM、Neural Net】

machinelearningforeveryone人人都可以学的机器学习文章目录machinelearningforeveryone人人都可以学的机器学习前言数据数据集处理模型相关kNNNaiveBayesLogRegressionsvcNeuralNet
weixin_40293999·2023-12-16 05:05

KNN（k-Nearest-Neighbors）算法阶段总结

代码如图所示KNN的过程代码1：frommathimportsqrt//导入平方根函数distance-=【】forx_traininX_traind=sqrt(np.sum((x_train-x)**
木子知日木·2023-12-16 04:28
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