knn分类器

机器学习之KNN交叉验证实例

实例之数字识别importmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ndimageasndimageimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklea
qq_38404903·2023-10-27 17:37

KNN交叉验证

KN交叉验证实现思路：将训练数据平均分割成K个缝份使用一份数据作为验证数据，其余的作为训练数据计算验证准确率使用通的测试集，重复上述训练对准确率做平均，作为对未知数据预测准确率的估计需要引入的包：fromsklearn.model_selectionimportcross_val_score实现如下：1、导入需要的工具包2、导入需要处理的数据3、将数据进行分类，分成特征与标签4、对数据进行切割，分
qq_38404903·2023-10-27 17:07

深度学习与计算机视觉（一）

文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面
@@老胡·2023-10-27 17:18

进阶课4——随机森林

随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器，每棵树都由随机选择的一部分特征进行训练和构建。通过多棵树的集成，可以增加模型的多样性和泛化能力。
AI 智能服务·2023-10-27 10:52

KNN PCA LDA

http://blog.csdn.net/scyscyao/article/details/5987581这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是，书上写的老师ppt上写的都看不懂，然后绕了一大圈去自己查资料理解，回头看看发现，Ah-ha，原来本质的原理那么简单，自己一开始只不过被那些看似formidable的细节吓到了。所以在这里把自己所学的一些点记录下来，供备忘，也供参考。1.K-N
weixin_30664539·2023-10-27 09:08

CS231N assignment2 SVM

课程主页：网易云课堂CS231N系列课程语言：Python3.61线形分类器以图像为例，一幅图像像素为32*32*3代表长32宽32有3通道的衣服图像，将其变为1*3072的一个向量，即该图像的特征向量
weixin_30363509·2023-10-27 09:38

【AI】斯坦福CS231n课程练习（1）—— KNN和SVM分类

2、本篇博客任务3、使用的数据集二、知识准备1、KNN是什么？2、SVM是什么？
李清焰·2023-10-27 09:06

深度学习系列之cs231n assignment1 KNN（二）

写在前面：久经周折，终于能够将KNN系列给大家继续分享了，这次的内容来源于李飞飞教授团队的cs231n深度学习课程的作业1中的KNN研究，我会在全文我遇到困难的地方进行分享，以及一些想法。
明曦君·2023-10-27 09:06

KNN 和 SVM 图片分类 任务 代码及细节分享

使用KNN(K-最近邻)方法进行图像分类也是一个常见的选择。
：）�东东要拼命·2023-10-27 08:33

竞赛选题 深度学习卷积神经网络的花卉识别

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列
laafeer·2023-10-27 08:32

机器学习之KNN与KNN算法解决鸢尾花分类问题

这里写目录标题kNN（k-NearestNeighborClassification）1、计算步骤:1.算距离（测试样本到训练样本的距离）2.找邻居3.做分类2、算法流程3、Python实现kNN（k-NearestNeighborClassification
San**·2023-10-27 04:19

KNN算法-鸢尾花种类预测（交叉验证、网格搜索）

什么是交叉验证没交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成4份，其中一份作为验证集。然后经过4次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称4折交叉验证。分析我们之前知道数据分为训练集和测试集，但是为了让从训练得到模型结果更加准确。做以下处理训练集：训练集+验证集测试集：测试集为什么需要交叉验证交叉验证目的：为了让被评估的模型更加
GJ_WL·2023-10-27 04:17

KNN算法实例——鸢尾花种类预测

线性回归的scikit-learn实现scikit-learn中提供了一个KNeighborClassifier类来实现k近邻法分类模型方法：fit(X,y)：训练模型predict：使用模型来预测，返回待预测样本的标记。score(X,y)：返回在（X，y）上预测的准确率。predict_proba(X)：返回样本为每种标记的概率。kneighbors([X,n_neighbors,return
学徒SJA·2023-10-27 04:17

KNN算法实现鸢尾花分类

KNN算法实现鸢尾花分类KNN算法是一种常用的分类算法，它的主要思想是根据样本间的距离来进行分类。本次使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类。
wo太南了·2023-10-27 04:16

【机器学习】KNN算法-鸢尾花种类预测

KNN算法-鸢尾花种类预测文章目录KNN算法-鸢尾花种类预测1.数据集介绍2.KNN优缺点：K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种用于模式识别和分类的简单但强大的机器学习算法
麦当当爷爷·2023-10-27 04:14

朴素贝叶斯

特殊情况处理处理概率为0的情况：平滑处理总结不同于其它分类器，朴素贝叶斯是
李静数据分析·2023-10-27 04:53

KNN 算法-实战篇-如何识别手写数字

上篇文章介绍了KNN算法的原理，今天来介绍如何使用KNN算法识别手写数字？
码农充电站pro·2023-10-27 00:04

机器学习-监督学习之分类算法：K近邻法 （K-Nearest Neighbor,KNN）

目录KNN概述举个例子：K值选取距离计算曼哈顿距离，切比雪夫距离关系（相互转化）k-近邻(KNN)算法步骤相关代码实现简单实例：判断电影类别创建数据集数据可视化分类测试运行结果K值选取(iris鸢尾花数据集测试
小韭菜~·2023-10-26 23:47

机器学习算法学习kNN（入门）&demo（持续更新）

1.knn算法（1）基本情况：（a）算法机制:给定测试样本x，基于某种距离度量找出训练集中与其最近的k个训练样本，然后基于k个训练样本的标签来对测试样本x进行预测——找到距离x合适距离的k个样本，用k个样本的标签来预测
WANG_Qing_qiu·2023-10-26 23:47

KNN-水仙花的分类

题目：思路：1、处理数据集，这里用的是题目已知的数据集，所以说需要提前将写好的数据放到excel表格里，再进行读取。2、将数据集划分为训练集和测试集3、定义K-NN模型。4、训练模型5、预测模型6、计算分类精度7、使用网格搜索法8、训练模型9、可视化结果:大致就是这样，代码如下：#加载数据集importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyp
吉吉王后King·2023-10-26 23:17

knn相似性搜索

importnumpyasnpfromsklearn.neighborsimportNearestNeighbors#创建一些样本数据X=np.array([[1,2],[1.5,1.8],
闪闪发亮的小星星·2023-10-26 20:37

手写数字图像识别

1目标通过KNN算法对手写数字图像进行识别。
闪闪发亮的小星星·2023-10-26 20:36

KNN算法初识

一、算法介绍KNN算法中文名称叫做K近邻算法，全称是k-NearestNeighbor。KNN是众多机器学习算法里面最基础入门的算法。
这里假装有个名字·2023-10-26 19:05

RK3588开发板 yolov转换到rknn识别

2023/4/20通过不断测试，成功在rv1126开发板上把yolov的模型转换成rknn运行起来，完成rv1126开发板进行目标检测2023/9/5有rv1126的经验，经过冷静的分析测试成功把yolov5
初学者5213·2023-10-26 16:22

统计学习方法——支持向量机(SVM)

SVM支持向量机(supportvectormachines,SVM)是一种二类分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器；支持向量机还包含核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法欧几里得空间和希尔伯特空间
AndrewZhou924·2023-10-26 16:18

RK3588使用npu运行onnx模型推理

文章目录前言1.安装rknn-toolkit22.将onnx模型转为rknn模型3.通过rknpu2加载rknn模型执行推理前言先说总体流程：1.在x86主机上安装【rknn-toolkit2】2.使用
韭菜钟·2023-10-26 16:43

机器学习：集成算法概述

集成学习（Ensemblelearning）就是将若干个弱分类器通过一定的策略组合之后产生一个强分类器，是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果
Zen of Data Analysis·2023-10-26 12:56

sklearn机器学习之特征选取（feature_selection）

importpandasaspdfromsklearn.feature_selectionimportVarianceThresholdimportnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierasRFCfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierasKNNfroms
yueyuebushihuai·2023-10-26 10:31

【毕设选题】基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码 识别检测 机器视觉

基本的检测框架有两种：一种是以滑动窗口为单位对图像进行扫描，对扫描所得的每个子图像提取特征，并用学习到的分类器
caxiou·2023-10-26 10:34

头歌--人脸识别系统--OpenCV人脸检测

目录第1关：图片基本操作第2关：色彩空间及其转换第3关：基于Harr特征的人脸检测分类器第4关：绘制人脸与人眼区域第1关：图片基本操作'''****************BEGIN**********
咖喱要加力·2023-10-26 04:08

机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法...

(小小：机器学习的经典算法与应用)(小小：机器学习理论（一）KNN-k近邻算法)(小小：机器学习理论（二）简单线性回归)(小小：机器学习理论（三）多元线性回归)(小小：机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法
weixin_39607423·2023-10-26 02:24

对抗样本生成系列：JSMA目标扰动

先前的算法生成的对抗性样例只能达到让分类器分类错误的目的，
小生很忙·2023-10-25 22:22

9. 优化和满足指标（machine learning yearning）

你需要在这三个分类器上做选择：采用简单的公式将准确率和运行时间合并为一个单一的指标看上去并不自然，比如：Accuracy-0.5*RunningTime你可以这样做：首先，定义一个“可接受的”运行时间。
whj0709·2023-10-25 18:03

机器学习实验一：KNN算法，手写数字数据集(使用汉明距离)（2）

KNN-手写数字数据集：使用sklearn中的KNN算法工具包（KNeighborsClassifier)替换实现分类器的构建，注意使用的是汉明距离；运行结果：（大概要运行4分钟左右）代码：importpandasaspdimportosdefhamming
Blossom i·2023-10-25 13:33

Elasticsearch：使用 Open AI 和 Langchain 的 RAG - Retrieval Augmented Generation （一）

integrations.langchain.com/vectorstores，目前有三种方法可以进行使用：ElasticVectorSearch，ElasticsearchStore及ElasticKnnSearch
Elastic 中国社区官方博客·2023-10-25 13:46

K-Means和KNN

主要区别从无序—>有序从K-Means—>KNNKNN：监督学习，类别是已知的，对已知分类的数据进行训练和学习，找到不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。
Quinn-ntmy·2023-10-25 11:35

机器学习实验一：KNN算法，手写数字数据集(使用汉明距离)

KNN-手写数字数据集：使用sklearn中的KNN算法工具包（KNeighborsClassifier)替换实现分类器的构建，注意使用的是汉明距离；分段解释代码：importosimportpandasaspdfromLevenshteinimporthamming
Blossom i·2023-10-25 05:47

【教程】在RK3568上部署(C++)语义分割算法BiSeNetv1/v2

一、获取rknn模型1、这步不是很难，我之前也写过BiSeNet的教程，官方提供的代码也很好理解，并且提供了onnx模型的导出代码。教程--从零开始使用
计算机幻觉·2023-10-24 23:10

【教程】-在rknn-toolkit2模拟器中验证测试语义分割模型Yolov5-seg

引言为了以后能够顺利的将模型部署在rk3568开发板中，我们首先要在rknn-toolkit2提供的模拟器环境中进行运行测试，从而保证所选模型能够在开发板上进行部署，测试环境是Ubuntu20.04。
计算机幻觉·2023-10-24 23:39

RKNN-ToolKit2 1.5.0安装教程

引言由于种种原因需要用到开发版RK3568，需要预先安装RKNN-Toolkit2进行模型转化等，博主安装的版本是1.5.0，Ubuntu版本是20.04，python版本3.6。
计算机幻觉·2023-10-24 23:38

基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统 计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列
Mr.D学长·2023-10-24 23:36

KNN（k-Nearest Neighbor）算法原理

KNN（k-NearestNeighbor）算法是一种基于实例的学习方法，常用于分类和回归问题。
ywfwyht·2023-10-24 23:56

《机器学习实战》学习记录-ch3

第3章分类PS:个人记录，抄书系列，建议看原书原书资料：https://github.com/ageron/handson-ml2目录第3章分类3.1MNIST数据集3.2训练二元分类器3.2.1随机梯度下降
Cyan青·2023-10-24 20:09

斯坦福计算机视觉公开课个人笔记——图像分类

目录序言：第一次课（introductiontoconvolution）：第二次课（ImageClassification）：图像的构成：为什么要进行图像分类：如何进行图像分类线性分类器的引入：序言：目前自己是本二的一名学生
小小小秃头·2023-10-24 13:13

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?2）使用网格搜索方式找到最佳参数，并预测3）可视化我的数据集合就是这个excel数据展示代码importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNei
koshi484·2023-10-24 12:09

机器学习学习笔记 1 Bagging模型

Bagging模型Bagging全称（bootstrapaggregation）并行训练一堆分类器的集成方法。
锋锋的快乐小窝·2023-10-24 09:17

TensorFlow.js图片分类的迁移学习

codelabs/tensorflowjs-teachablemachine-codelab/index.html1.简介在此代码实验室中，您将学习如何构建一个简单的“可教学的机器”，这是一个自定义图像分类器
zqyadam·2023-10-24 06:01

西瓜书——贝叶斯分类器+EM算法

西瓜书贝叶斯分类器详解https://blog.csdn.net/yangjingjing9/article/details/79986371贝叶斯分类器应用—水果分类https://blog.csdn.net
又笨又懒的猪·2023-10-24 05:46

模式识别1——朴素贝叶斯分类器

本人研究的是脑控手功能康复机器人方向，但是由于最近需要对EEG信号进行分类，所以利用各种分类器进行分类。
weixin_30566149·2023-10-24 05:13

模式识别与机器学习·第二章——统计判别

模式识别与机器学习·第二章——统计判别统计判别的意义贝叶斯判别贝叶斯最小风险判别两类（M=2）情况的贝叶斯最小风险判别多类（M类）情况的贝叶斯最小风险判别正态分布模式的贝叶斯分类器统计判别的意义模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类
谷雨·清明·2023-10-24 05:40
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