python使用欧氏距离knn 第8页

python使用欧氏距离knn

史诗级干货长文---K近邻算法

本文将从KNN算法的思想讲起，使用python3进行实战训练。

SQingL·2024-01-14 18:08

西瓜书读书笔记整理（十） —— 第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习10.1.1什么是kNN学习kNN算法（k-NearestNeighbors）是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。

smile-yan·2024-01-14 11:37

GEE机器学习——利用最短距离方法进行土地分类和精度评定

该方法通过计算样本之间的欧氏距离或其他距离度量，来确定样本之间的相似程度或差异程度。最短距离方法的具体步骤如下：1.数据准备：收集并准备用于训练的数据集，确保数据集包含标记好的样本点。

此星光明·2024-01-14 09:44

常用python代码大全-python使用json模块处理JSON数据

在Python中，json模块提供了一种简单的方法来编码和解码JSON数据。以下是一个简单的例子，说明如何使用json模块来处理JSON数据。首先，我们需要导入json模块：importjson编码（Encode）JSON数据要将Python对象编码为JSON格式，我们可以使用json.dumps()函数。这个函数将Python对象转换为JSON格式的字符串。例如：data={"name":"Jo

crmeb服务商-肥仔全栈开发·2024-01-14 09:13

Python使用pyzabbix调用Zabbix API

Python使用pyzabbix调用ZabbixAPIZabbix是一个开源的提供分布式系统监视以及网络监视功能的解决方案。

小斌哥ge·2024-01-14 08:52

python使用广度优先搜索算法解决二叉树最大、最小深度

对于广度优先搜索算法的一个经典应用问题，也就是对二叉树求其最大深度、最小深度问题。对于给定的二叉树的最大深度即为二叉树的根节点到最远的叶子结点之间的高度，而相应的最小深度就是根节点与离根节点最近的叶子节点之间的高度。添加图片注释，不超过140字（可选）上面这颗树的最大深度为3，最小深度为2，也就是根节点1到5节点的高度和根节点1到2节点的高度。首先就是对二叉树的最大深度的问题解决思路分析，在借助队

X Y sawyer·2024-01-14 07:07

Python用openpyxl读取单元格中的公式或者读取公式计算的值

1.Python使用openpyxl读取带公式的单元格时，可以选择读取公式还是读取公式计算值。

weixin_50264659·2024-01-14 04:54

升级和切换CUDA版本

为什么遇到这个问题我在安装和使用3DGaussianSplatting项目时，其中两个子模块：submodules/diff-gaussian-rasterization和submodules/simple-knn

gootyking·2024-01-14 04:26

Postman学习之常用断言

name=python使用GET方法：那么这个接口我们如何用Postma

测试大大怪·2024-01-13 16:45

图像处理中常用的距离

以下是一些常用的距离度量及其使用说明和应用场景：欧氏距离（EuclideanDistance）：欧氏距离是最常用的距离度量，用于衡量两个向量之间的几何距离。

图灵追慕者·2024-01-13 14:40

常用python代码大全-python使用multiprocessing模块进行多进程编程

Python的multiprocessing模块提供了一种简单的方式来创建多进程程序。以下是一个简单的示例，说明如何使用multiprocessing模块创建多个进程：importmultiprocessingdefworker_process(num):print(f"Worker{num}isworking")if__name__=="__main__":#创建一个进程池，包含4个进程pool

crmeb服务商-肥仔全栈开发·2024-01-13 09:29

Python 基础（八）：函数

2自定义函数Python使用def关键字来声明函数，格式如下所示：def函数名(参数):函数体return返回值如果要定义一个无任何功能的空函数，函数体只写pass即可。

AI量化小木屋·2024-01-13 04:17

ModuleNotFoundError: No module named ‘simple_knn‘

【报错】使用AutoDL复现GaussianEditor时引用3DGaussianSplatting调用simple_knn时遇到ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘simple_knn

ScienceLi1125·2024-01-13 01:10

Python使用函数求素数和

使用函数求素数和prime(p),其中函数prime当用户传入参数p为素数时返回True，否则返回False.PrimeSum(m,n),函数PrimeSum返回区间[m,n]内所有素数的和。题目保证用户传入的参数1<=m

付之一笑」༻·2024-01-12 22:50

Python使用函数统计指定数字的个数

本题要求实现一个统计整数中指定数字的个数的简单函数。CountDigit(number,digit)其中number是整数，digit为[1,9]区间内的整数。函数CountDigit应返回number中digit出现的次数。函数接口定义：在这里描述函数接口。例如：CountDigit(number,digit),返回digit出现的次数裁判测试程序样例：/*请在这里填写答案*/number,di

付之一笑」༻·2024-01-12 21:17

【Linux】ubantu学习笔记

进行远程访问服务器ubantu上使用python调用python后台运行python程序端口号冲突记录记录一下在使用linux中的小技巧或者问题突然无法通过ssh进行远程访问服务器解决办法：直接重启ubantu上使用python

淳杰·2024-01-12 14:44

Mysql-排序查询方法

CSDN博客25.基础-SQL-DCL-权限控制-_哔哩哔哩_bilibili1、排序语法2、查询结果示例这个查询结果，因为特意选的age=18的数据来统计，所以当每一条数据的age一样时，使用worknno

en595·2024-01-12 14:25

2024.1.8力扣每日一题——回旋镖的数量

题目来源我的题解方法一双层哈希表方法二哈希表优化版题目来源力扣每日一题；题序：447我的题解方法一双层哈希表构造如下的哈希表：{节点i：{距离1：数量，…距离n：数量}}相当于求每个节点与其他节点的欧式距离，并统计相同距离的数量，最后计算回旋镖的数量只需要看相同欧氏距离的数量超过

菜菜的小彭·2024-01-12 13:21

踩坑RV1106板端部署rknn模型

文章目录1、交叉编译2、板上跑通3、验证自己模型4、编译使用5、opencv安装测试1、交叉编译官方给的一个流程:RKNN模型推理测试为了避免踩坑在开头提出来按照官方的流程可以跑通，他自己提供的yolov5s.rknn

讳疾忌医丶·2024-01-12 10:56

yolov8n 瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署，部署工程难度小、模型推理速度快

相对之前写的一篇【yolov8瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片

山水无移·2024-01-12 09:13

机器学习_7、KNN

数据采用：电离层数据KNN完整的代码+电离层数据资源-CSDN文库代码importosimportcsvimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportcros

Element_南笙·2024-01-12 06:45

快速了解——交叉验证和网格搜索以及损失函数

一、交叉验证和网格搜索目的：调整超参数对于KNN来说，可以调整的参数包括K：邻居的个数P：距离度量方式1、交叉验证概述：训练数据划分为训练集、验证集stratify：分层划分，stratify=y保证训练集

小林打怪中·2024-01-12 06:05

经典案例——利用 KNN算法对鸢尾花进行分类

实现流程：1、获取数据集2、数据基本处理3、数据集预处理-数据标准化4、机器学习（模型训练）5、模型评估6、模型预测具体API：1、获取数据集#1、加载数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisiris=load_iris()查看各项属性#查看目标值iris.target#查看目标值名print(iris.target_names)#查看特征名iris.featu

小林打怪中·2024-01-12 06:26

向量数据库：faiss的常用三种数据索引方式（IndexFlatL2，IndexIVFFlat，IndexIVFPQ）的使用和持久化+索引融合的实现及库函数解读

1.IndexFlatL2-暴力检索L2：使用欧氏距离（L2）进行精确检索。适用于较小规模的数据集，采用暴力检索的方式，即计算查询向量与所有数据库向量之间的距离，然后返回相似度最高的前k个向量。

FakeOccupational·2024-01-12 00:29

python使用单例模式加载config.ini配置文件

在Python中，可以使用单例模式来加载和管理配置文件。下面是一个示例代码：importconfigparserclassConfigLoader:__instance=Nonedef__init__(self):ifConfigLoader.__instanceisnotNone:raiseException("ConfigLoaderisasingletonclass!")else:Confi

Lightning-py·2024-01-11 11:20

Opencv 图像识别Android实战(识别扑克牌 5.KNN算法在本例中的应用)

KNN算法是一种简单、直观、易于理解的分类方法。

Sand哥·2024-01-11 11:54

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)。

代码讲故事·2024-01-11 11:59

python使用pandas实现dict与excel文件互转

一.dict转excelimportpandasaspd#data=[{'sku':'12001-0026',price:166},{'sku':'12001-0027',price:166}]#rule={'sku':'款号','price':'价格'}defdict2Xls(data,rule):downFile='static/xls/'+datetime.datetime.now().st

羽墨灵丘·2024-01-11 10:41

神经网络中的损失函数（上）——回归任务

神经网络中的损失函数前言损失函数的含义回归任务中的损失函数平均绝对误差（MAE）L1范数曼哈顿距离优点缺点均方误差（MSE）均方误差家族L2范数欧氏距离极大似然估计优点缺点smoothL1LossHuber

liuzibujian·2024-01-11 07:53

python中的垃圾回收机制

python使用的是一种被称为引用计数的垃圾回收机制，以及一个循环垃圾回收器（cyclecollector）来处理一些引用环的情况。

湛和·2024-01-11 04:47

【机器学习】常见算法详解第1篇：K近邻 KNN和API使用（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-11 02:39

数模学习day11-系统聚类法

类与类间的距离（1）类间距离（2）类间距离定义方式1.最短距离法2.最长距离法3.组间平均连接法4.组内平均连接法5.重心法4.常用系统聚类法系统聚类法过程5.例子最短距离系统聚类法1.写出样品间的距离矩阵(以欧氏距离为例

WenJGo·2024-01-10 23:50

【人工智能Ⅰ】复习汇总（各章节详细知识点梳理手写版）

1：人工智能导论2：知识表示3：遗传算法及其应用4：蚁群算法5：粒子群算法6：分类7：KNN和决策树8：回归和降维9：聚类10：人工神经网络11：支持向量机

MorleyOlsen·2024-01-10 20:43

基于flask的Python学校失物招领系统设计与实现

软件开发环境及开发工具：开发语言：python使用框架：Flask前端技术：JavaScript、VUE.js（2.X）、css3开发工具：pycharm、VisualStudioCode、HbuildX

小程序设计·2024-01-10 18:12

速学python·输入输出

和用户交互程序与用户交互工程中用户把信息传送给程序的过程是输入程序把结果展示给用户的过程是输出输入输出的最简单的方法是利用控制台例如和都是控制台,进行输入和输出的作用但是:我们常见的交互界面,例如QQ,浏览器,Wegame等,都不需要输入命令,大大简化了操作流程,用鼠标就可以操控,是属于图形化程序开发,拥有自己的的用户UI通过控制台输出Python

fancc椰·2024-01-10 13:55

python使用matplotlib画论文的图

importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use('TkAgg')y1=[42.42,43.03,44.20,45.87,47.89]y2=[52.25,53.94,54.75,55.88,58.18]y3=[62.79,63.09,64.30,66.03,67.37]y4=[72.79,73.09,74.30,76.03,77.

yuyousheng·2024-01-10 11:33

【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测，应用LogisticRegression实现逻辑回归预

大雾的小屋·2024-01-10 10:08

【机器学习】K近邻（K-Nearest Neighbor）算法入门指南

前言：K近邻（K-NearestNeighbor，简称KNN）算法是利用数据点之间的距离来进行预测的一种监督学习方法。

Avasla·2024-01-10 10:24

python利用thinker制作多页面切换的桌面应用实例教程

任聪聪·2024-01-10 00:16

python使用phoenixdb操作hbase

接前一篇：使用phoenix查询hbase今天看看怎样在python中使用phoenixdb来操作hbase安装phoenixdb库pipinstallphoenixdb例子首先启动queryserver服务cdapache-phoenix-4.14.1-HBase-1.4-bin/bin./queryserver.py然后使用下面代码来建立连接、创建/删除并查询表。代码比较简单，和我们通常查询关

kongxx·2024-01-09 15:13

十大数据挖掘算法之KNN算法

一、KNN算法概述KNN（k-NearestNeighbor）算法，又称K近邻算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

清梦载星河·2024-01-09 15:34

LeetCode——447. 回旋镖的数量

然后让你从中选择三个点i,j,k，使得i到j和i到k的欧氏距离相等。问一共有多少种情况。需要注意的是，假设i,j,k是满足条件的，那么i,k,j其实也是满足条件的，并且这是两种情况。

玄昌盛不会编程·2024-01-09 14:54

python使用webbrowser打开网址

代码如下importwebbrowserimporttime#默认浏览器url_baidu='https://www.baidu.com/'url_sina='https://www.sina.com.cn/'url_iqiyi='https://www.iqiyi.com/'url_youku='https://www.youku.com/'url_bilibili='https://www.b

机器人迈克猫·2024-01-09 12:29

python使用句柄控制windows窗口

方法一：通过类名和标题搜索窗体并返回句柄，以整个windows窗口开始查找hwnd=win32gui.FindWindow(lpClassName=None,lpWindowName=None)hwnd=win32gui.FindWindow(None,'命令提示符')方法二：从给定的子窗口之后开始，比如给定记事本软件，查找里面的编辑按钮hwnd=win32gui.FindWindowEx(hwn

机器人迈克猫·2024-01-09 12:29

【MATLAB第90期】基于MATLAB的多种不常见回归预测模型对比（RLR、ARES、LWP、WKNNR、BAGTREE、KSNR、RKS、VHGPR、WGPR、SSGPR、TGP）

【MATLAB第90期】基于MATLAB的多种不常见回归预测模型对比（RLR、ARES、LWP、WKNNR、BAGTREE、KSNR、RKS、VHGPR、WGPR、SSGPR、TGP）回归模型.

随风飘摇的土木狗·2024-01-09 11:30

rknn加载onnx时报错 GLIBC=2.29 no found librknnc.so

rknn中onnx转rknn在虚拟机中运行时发现报错.GLIBC=2.29nofound/****/librknnc.so昨天还正常的,今天装了个ftp和宝塔面板就出错了.我估计根据报错地址,找到了librknnc.so

走错路的程序员·2024-01-09 09:31

使用KNN和逻辑回归做心血管疾病预测的理解

数据来自Kesci，项目是想通过对患者年龄、性别、血压、血脂、血糖、吸烟史、酗酒史、体育活动等特征，分析心血管疾病的关系，并建立模型。加载数据Id字段对分析没有太大用处，删除字段。查看数据集基本信息，没有发现缺失值，数据不用清洗，直接可做下一步处理。使用pandas_profiling做探索预览分析，pandas_profiling这个库挺好，不仅包括各种基本的描述性统计值及可视化，还有对这个项目

竹廿金·2024-01-09 08:53

Python自动化办公系列之Python操作PDF

全篇包括三个章节，分别为：Python使用openpyxl操

小白学视觉·2024-01-08 23:29

Python高级用法：名称修饰

在本篇文章中将介绍python使用名称修饰方法区分私有代码的方式。名称修饰（namemangling）名词修饰的用法就是在一个属性前面加上__前缀，其实相当于是一种重命名方式。

艾醒(AiXing-w)·2024-01-08 17:01

python使用双指针算法进阶，解决数组求和问题

对给定的数组的求和问题中，之前求了数组中三个数的和的问题的一篇问题，在此文章中主要描述的是使用双指针的方式来进行求解，有空的可以查看一下前一篇文章中的解决问题的思路。这次主要是想要解决给定数组中，求解四个数的和的问题，给定一个包含有n个整数的数组和给定一个目标总值，对这个数组任意取4个元素，使这四个数的和与给定的目标总值相等，并且找到的四个数组成的元组要不重复。例如给定数组，A=[1,0,-1,0

X Y sawyer·2024-01-08 16:29

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