knn分类器第25页

PCA+SVD降维：完整代码+实例分析

引例：鸢尾花数据集降维及可视化2.PCA重要参数、属性、方法2.1重要参数补充知识点：SVD2.2重要属性2.3重要方法3.使用PCA降噪4.使用PCA后对分类效果的影响4.1pca+rf4.2pca+knnimportwarningswarnings.filterwarnings

缦旋律·2023-10-08 19:29

预测算法6|BP_adaboost算法原理及其实现

此外，Adaboost是一种迭代分类算法，其在同一训练集采用不同方法训练不同分类器（弱分类器），并根据弱分类

KAU的云实验台·2023-10-08 07:48

回归预测|GWO-BPNN-Adaboost算法原理及其实现（Matlab）

在上一篇文章中介绍了BPNN-Adaboost算法的原理及其实现，Adaboost算法可以将多个BPNN作为弱分类器进行训练，使其相互补充，集成为具有较强鲁棒性的强分类器。

KAU的云实验台·2023-10-08 07:48

RK3568笔记二：部署手写数字识别模型

环境搭建参考RK3568笔记一：RKNN开发环境搭建-CSDN博客一、介绍部署手写数字识别模型，使用手写数字识别（mnist）数据集训练了一个LENET的五层经典网络模型。

殷忆枫·2023-10-08 06:25

使用OpenCV工具包成功实现人脸检测与人脸识别，包括传统视觉和深度学习方法（附完整代码，模型下载......）

OpenCV实现人脸检测OpenCV人脸检测方法基于Haar特征的人脸检测Haar级联检测器预训练模型下载Haar级联分类器OpenCV-Python实现基于深度学习的人脸检测传统视觉方法与深度学习方法对比

半个女码农·2023-10-08 05:41

3.2.3XGBoost

提升（Boosting）分类器隶属于集成学习模型。它的基本思想是把成百上千个分类准确率低的树模型组合起来，成为一个准确率很高的模型。这个模型的特点在于不断迭代，每次迭代就生成一颗新的树。

idatadesign·2023-10-08 04:52

机器学习算法基础--KNN分类算法

文章目录1.KNN算法原理介绍2.KNN分类决策原则3.KNN度量距离介绍3.1.闵可夫斯基距离3.2.曼哈顿距离3.3.欧式距离4.KNN分类算法实现5.KNN分类算法效果6.参考文章与致谢1.KNN

温柔济沧海·2023-10-07 21:34

计算机竞赛题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习机器视觉

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

Mr.D学长·2023-10-07 20:50

【人脸检测】Compact Cascade CNN和MTCNN算法

目前人脸识别技术已经遍地开花，火车站、机场、会议签到等等领域都有应用，人脸识别的过程中有个重要的环节叫做人脸检测，顾名思义就是在一张图片中找出所有的人脸的位置，早期的人脸检测是用人工提取特征的方式，训练分类器

城市中迷途小书童·2023-10-07 15:38

分类模型评价指标-召回率和精确率

.几个常用的术语现在假设我们的分类目标只有两类，计为正类（positive）和负类（negtive）分别是：1）Truepositives(TP):（真阳性）被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数

未响的铃铛·2023-10-07 09:36

精确率与召回率

混淆举证在分类任务下，预测结果(PredictedCondition)与正确标记(TrueCondition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)TP：TruePositives，表示实际为正例且被分类器判定为正例的样本数

自我学习的娱乐员·2023-10-07 09:35

人工智能需要学习哪些数学基础？AI数学基础

例如，朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型、隐马尔可夫模型等算法都是基于概率论和统计学理论。线性代数：线性代数是

AI小菜鸡一个·2023-10-07 08:40

【课程笔记】深度学习网络 - 1 - AlexNet

的提出对深度学习领域产生的重大影响3、后续改进方案4、网络特征与创新点一、补充知识点1、过拟合2、Dropout随机失活机制3、卷积层计算后的矩阵尺寸大小二、模型零件与封装1、特征层的封装（feature）2、分类器的封装

牛顿第八定律·2023-10-07 07:30

《统计机器学习》学习笔记第三章之K近邻

K近邻法(k-nearestneighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏

资料加载中·2023-10-07 05:22

深度学习02 -分类

分类我们使用深度学习来训练一个象限分类器，简而言之就是根据点的坐标决策他的象限。例如，点(1,-1)位于第三象限。这里没有细分损失函数和评估方法，下次内容会深入探讨。

HDU_Ang·2023-10-07 02:22

RK3568笔记一：RKNN开发环境搭建

若该文为原创文章，转载请注明原文出处。由于对AI的好奇，想要学习如何部署AI，所以从RV1126到RK3568中过渡。一、介绍RK3568开发板使用的是正点原子新出的ATK-DLRK3568开发板，主要是学习从训练到部署的全过程，并记录，为自己的学习作个总结。关于ATK-DLRK3568开发板，正点原子正在出教程，资料也开源，手册目前相对少一点，但不影响学习，因为主要是AI部分，所以基本要自己摸索

殷忆枫·2023-10-07 02:17

yolov8 瑞芯微 RKNN 的 C++部署

上一篇博客yolov8瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署写了在rknn模型的转换与PC端仿真测试，有网友希望写一篇在板子上部署的博文和开源提供C++代码。

山水无移·2023-10-07 00:40

目标检测 YOLOv5 - 基于瑞芯微 Rockchip RKNN C API 实现

目标检测YOLOv5-基于瑞芯微RockchipRKNNCAPI实现flyfish基于rknn的YOLOv5推理类环境开发语言：C++YOLOv5版本：YOLOv5_50设备测试环境：RV1126交叉编译环境

文野历笑生·2023-10-07 00:10

【RK3588】YOLO V5在瑞芯微板子上部署问题记录汇总

一、从pytorch的pt到rknn转换第一步：使用yolov5提供的

钱多多先森·2023-10-07 00:09

Google Earth Engine（GEE）——监督分类案例分析

监督分类主要流程是选择样本点来分析，通过指定的分类器完成监督分类。

此星光明·2023-10-06 22:39

GEE ——绘制二元分类的特征 (ROC) 曲线、计算曲线下面积 (AUC)

要计算ROC曲线，首先需要计算分类器不同阈值下的真正率（TPR）和假正率（FPR）。TPR是正确分类的正例的比例，而FPR是错误分类的负例的比例。

此星光明·2023-10-06 22:03

10X单细胞（10X空间转录组）scanpy做多样本整合的智慧（bbknn）

hello，大家好，今天我们来回顾一下，不讲新的东西，回顾一下scanpy做10X单细胞（10X空间转录组）多样本整合的方法，这个方法跟Seurat差别比较大，目前引用scanpy做多样本整合的文献还比较少，原因么，可能是seurat太过权威了吧，但是个人觉得还是很有智慧的，今天我们来回顾一下这个过程，探讨一下这里面需要注意的点。首先来看看简介，Theingestfunctionassumesan

单细胞空间交响乐·2023-10-06 20:54

Multi-Source Transfer Learning via Ensemble Approach for Initial Diagnosis of Alzheimer’s Disease

每个源域数据集会与目标域数据集结合生成新的训练集，接着在新的训练数据集上迭代训练三个异构分类器，直到满足指标。

宇来风满楼·2023-10-06 20:20

多源蒸馏域适应

方法D是域判别器，C是分类器。阶段3选择更接近目标的源训练样本用来微调C。阶段4对于每个源域，基于阶段2学到的目标编码器提取图像特征。

宇来风满楼·2023-10-06 20:49

集成学习

(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/27689464集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测

盐巴饭团193·2023-10-06 19:24

机器学习基础之《分类算法（8）—随机森林》

它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。

csj50·2023-10-06 15:06

机器学习基础之《分类算法（9）—分类算法小结》

一、转换器与预估器转换器-做特征工程预估器-封装了机器学习算法二、KNN算法根据你的邻居来确定类别谁是邻居距离公式欧式距离曼哈顿距离闵可夫斯基距离K的取值找到最近的几个邻居K过小，容易受到异常值的影响K

csj50·2023-10-06 15:36

逻辑回归与评分卡

一、概述1.名为“回归”的分类器有不少带“回归”二字的算法，回归树，随机森林的回归，无一例外都是区别于分类算法们，用来处理和预测连续型标签的算法。

Garcia-zhang·2023-10-06 15:32

《Machine Learning in Action》—— 浅谈线性回归的那些事

目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻（KNN）、贝叶斯分类，读者可根据以下内容自行“充电”（持续更新中）：《MachineLearninginAction》——剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM

玩世不恭的Coder·2023-10-06 13:45

GEE土地分类——Property ‘B1‘ of feature ‘LE07_066018_20220603‘ is missing.错误

当我将分类器映射到imageCollection或采样图像后创建的featureCollection时，我在这

此星光明·2023-10-06 09:04

机器学习实战-之KNN篇

之前读《机器学习实战》，对很多算法从原理上进行编写，对学习算法有很大帮助，但效率很低。用pandas和sklearn可以很快的实现算法，效率更高。1、数据准备本次实用的数据，如图所示：通过对前三列的类别进行分类，来预测未知分类对应的程度，从而达到分类；首先从excel读取数据，语句如下：#-*-coding:utf-8-*-importsysreload(sys)sys.setdefaultenc

笨笨的简书·2023-10-06 04:19

卷积神经网络

分类有分类器映射函数，输入的数据通过映射函数得到一个预测值，根据预测值进行分类。分类器算法有朴素

龙眠散人·2023-10-06 02:14

2019-11-10

KNN算法[if!supportLists]1、[endif]算法介绍KNN算法中文名称叫做K近邻算法，是众多机器学习算法里面最基础入门的算法。

xias147·2023-10-05 22:02

在envi做随机森林_随机森林原理介绍与适用情况（综述篇）

一句话介绍随机森林是一种集成算法（EnsembleLearning），它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。

weixin_39928736·2023-10-05 21:18

【Dive into Deep Learning |动手学深度学习（李沐）】4.4 模型选择、欠拟合和过拟合--学习笔记

目录训练误差和泛化误差验证数据集和测试数据集K-折交叉验证小结过拟合和欠拟合VC维线性分类器的VC维数据复杂度小结代码实现生成数据集对模型进行训练和测试三阶多项式函数拟合(正常)线性函数拟合(欠拟合)高阶多项式函数拟合

爱吃白菜的金小妞·2023-10-05 18:19

【代码阅读笔记】yolov5 rknn模型部署

一、main函数思路二、值得学习的地方1、关注yolov5检测流程2、其中几个重要的结构体typedefstruct{intleft;intright;inttop;intbottom;}YOLOV5_BOX_RECT;//box坐标信息typedefstruct{charname[YOLOV5_NAME_MAX_SIZE];intclass_index;YOLOV5_BOX_RECTbox;fl

爱钓鱼的歪猴·2023-10-05 18:03

【机器学习】第二章：K近邻（分类）

https://github.com/wzybmw888/MachineLearning.git文章目录系列文章目录一、最近邻算法二、最近邻算法的缺陷（1）策略一：K近邻（k‐nearstneighbors,KNN

mossloo·2023-10-05 16:02

K最邻近(KNN)与支持向量机(SVM)学习笔记

KNN的介绍与实例K-近邻算法（KNN）概述最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。

此方家的空腹·2023-10-05 16:03

SVM和KNN

一、区别SVMKNNSVM：先在训练集上训练一个模型，然后用这个模型直接对测试集进行分类。KNN：没有训练过程，只是将训练数据与训练数据进行距离度量来实现分类。

究572·2023-10-05 16:03

KNN分类和基于支持向量机的分类预测

KNN分类和基于支持向量机的分类预测鸢尾花数据集——KNN分类KNN分类理解：计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting

隽隽坐飞机·2023-10-05 15:32

Knn算法与 Svm算法对比

Knn算法与Svm算法对比这里首先借用一个博主所做的图表，讲的很有理有据(7条消息)[cs231n]KNN与SVM区别_Rookie’Program的博客-CSDN博客_knn和svm的区别这里我们来讲一下我对这两个算法的理解

一个不知名的码农·2023-10-05 15:32

KNN算法与SVM支持向量机

KNN算法KNN算法就是把要分类的对象（例如一个特征向量）与训练集中已知类标记的所有对象进行对比，并由K近邻对分类对象进行判断为那个类别。

会的东西有点杂·2023-10-05 15:31

决策树ID3、C4.5

请注明作者及出处.作者：Treant出处：http://www.cnblogs.com/en-heng/【十大经典数据挖掘算法】系列C4.5K-MeansSVMAprioriEMPageRankAdaBoostkNNNaïveBayesCART1

小小少年Boy·2023-10-05 15:48

华为OD机试真题【真正的密码】

【示例1】输入hhehelhellhelloooknnininninjninja输出ninja说明按要求，hello、ok、ninja都是

weixin_43763430·2023-10-05 14:28

YOLOv2解析 | 批归一化锚主干网

文章目录1改进1.1BatchNormalization批归一化1.2HighResolutionClassifier更高分辨率的分类器1.3**ConvolutionalWithAnchorBoxes

Qodi·2023-10-05 03:34

rknn ffmpeg硬解码环境配置以及调用代码

查看rk3588系统信息cat/proc/version本编译在Debain/ubuntu20.04这两家板子上编译成功。安装依赖sudoapt-getinstalllibx264-devsudoapt-getinstalllibfaac-devsudoapt-getinstalllibmp3lame-devsudoapt-getinstalllibtheora-devsudoapt-getins

颐水风华·2023-10-05 03:25

RandomForestClassifier 与 GradientBoostingClassifier 的区别

RandomForestClassifier（随机森林分类器）和GradientBoostingClassifier（梯度提升分类器）是两种常用的集成学习方法，它们之间的区别分以下几点。

我有明珠一颗·2023-10-04 23:55

用c动态数组(不用c++vector)实现手撸神经网咯230901

c++的vector)实现:inputs={{1,1},{1,0}};数据targets={0,1};测试数据inputs22={{1,0},{1,1}};构建神经网络，例如：NeuralNetworknn

aw344·2023-10-04 12:56

【数据科学】Scikit-learn[Scikit-learn、加载数据、训练集与测试集数据、创建模型、模型拟合、拟合数据与模型、评估模型性能、模型调整]

这里写目录标题一、Scikit-learn二、加载数据三、训练集与测试集数据四、创建模型4.1有监督学习评估器4.1.1线性回归4.1.2支持向量机(SVM)4.1.3朴素贝叶斯4.1.4KNN4.2无监督学习评估器

TJUTCM-策士之九尾·2023-10-04 09:19

机器学习笔记--支持向量机

1、支持向量机概述1.1基本概念支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。

算法导航·2023-10-04 09:45

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