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K近邻
机器学习原理到Python代码实现之KNN【
K近邻
】
K-NearestNeighbor
K近邻
算法该文章作为机器学习的第三篇文章,主要介绍的是K紧邻算法,这是机器学习中最简单的一种分类算法,也是机器学习中最基础的一种算法。
神仙盼盼
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2024-02-12 18:15
机器学习
基于python的算法设计
机器学习
python
人工智能
K 近邻算法
K近邻
算法概述
K近邻
算法的核心思想:距离接近的事物具有相同属性的可能性要大于距离相对较远的。基本概念
K近邻
算法(KNN):KNN表示K个最近的邻居的意思,即每个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表。
YuanDaima2048
·
2024-02-11 13:51
机器学习
机器学习
分类
人工智能
笔记
算法
机器学习--
K近邻
算法,以及python中通过Scikit-learn库实现
K近邻
算法API使用技巧
文章目录1.K-近邻算法思想2.K-近邻算法(KNN)概念3.电影类型分析4.KNN算法流程总结5.
k近邻
算法api初步使用机器学习库scikit-learn1Scikit-learn工具介绍2.安装3
景天科技苑
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2024-02-08 06:41
机器学习
机器学习
python
近邻算法
数据无量纲化 学习(1):三种常用数据缩放方法的对比:StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler
在以梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回归,支持向量机,神经网络,无量纲化可以加快求解速度;在距离类模型,譬如
K近邻
,KMeans聚类中,无量纲化可以帮我们提升模型精度,避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响
Tony Einstein
·
2024-02-06 22:03
特征工程
机器学习
python
算法
特征工程
数据标准化
2019-10-10 kNN近邻算法
k近邻
算法是非常特殊的,可以被认为是没有模型的算法,为了和其他算法统一,可以认为训练数据集就是模型本身。KNN分类算法:“投票法”,选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果。
lqzzz
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2024-02-06 05:42
人工智能福利站,初识人工智能,机器学习,第三课
✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏文章目录初识人工智能(机器学习)一、机器学习(3)21.什么是
K近邻
普修罗双战士
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2024-02-05 19:14
人工智能专栏
人工智能
机器学习
机器学习-基础分类算法-KNN详解
KNN-
k近邻
算法k-NearestNeighbors思想极度简单应用数学只是少效果好可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程创建简单测试用例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltraw_data_X
小旺不正经
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2024-02-04 11:10
人工智能
机器学习
分类
人工智能
python
2019-07-15 周学习计划
1.
K近邻
算法;决策树算法;朴素贝叶斯算法;2.10小节屈婉玲算法课;3.Go语言编程(许式伟)Channel看完;4.流畅的Python元类章节看完;5.减1KG;完成:1.alittle(5)2.0
昭南小星
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2024-02-04 06:31
西瓜书学习笔记——低维嵌入(公式推导+举例应用)
在kk
k近邻
学习中,随着数据维度的增加,样本之间的距离变得更加稀疏,导致KNN算法性能下降。这是因为在高维空
Nie同学
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2024-02-04 01:13
机器学习
学习
笔记
机器学习
西瓜书学习笔记——
k近邻
学习(公式推导+举例应用)
文章目录算法介绍实验分析算法介绍K最近邻(K-NearestNeighbors,KNN)是一种常用的监督学习算法,用于分类和回归任务。该算法基于一个简单的思想:如果一个样本在特征空间中的kkk个最近邻居中的大多数属于某个类别,那么该样本很可能属于这个类别。KNN算法不涉及模型的训练阶段,而是在预测时进行计算。以下是KNN算法的基本步骤:选择K值:首先,确定用于决策的邻居数量K。K的选择会影响算法的
Nie同学
·
2024-02-04 01:42
机器学习
学习
笔记
机器学习
白铁时代 —— (监督学习)原理推导
来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2
k近邻
-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化
人生简洁之道
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2024-02-03 07:46
2020年
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面试笔记
人工智能
基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真
目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1鲸鱼优化算法(WOA)4.1.1包围猎物4.1.2螺旋式搜索4.1.3更新策略4.2
K近邻
(KNN)分类器4.3基于WOA
软件算法开发
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2024-02-02 09:32
MATLAB程序开发
#
优化
算法
鲸鱼优化
knn分类
特征选择
Python机器学习--简单清晰的说说
K近邻
算法的基本原理
K近邻
算法的基本原理:首先通过所有的特征变量构筑起一个特征空间,特征空间的维数就是特征变量的个数,然后针对某个测试样本,按照参数K在特征空间内寻找与它最为近邻的K个训练样本观测值,最后依据这K个训练样本的响应变量值或实际分类情况获得该样本响应变量拟合值或预测分类情况
数据科学作家
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2024-01-31 18:21
算法
Python
Python入门
机器学习
数据挖掘
数据分析
K近邻算法
sklearn转换器和估计器
transform()就是将上一步计算出的结果带入(x-mean)/std进行最终的转换,进行标准化fit_transform就是直接进行标准化2.估计器(1)用于分类的估计器sklearn.neighbors
k近邻
算法
三块给你买麻糬_31c3
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2024-01-31 11:53
《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第3章 k邻近邻法
文章目录第3章k邻近邻法3.1
k近邻
算法3.2
k近邻
模型3.2.1模型3.2.2距离度量3.2.3k值的选择3.2.4分类决策规则3.3
k近邻
法的实现:kd树3.3.1构造kd树3.3.2搜索kd树算法实现课本例
北方骑马的萝卜
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2024-01-30 14:24
机器学习笔记
学习方法
笔记
python
应用python实现
k近邻
算法(学生活跃表现数据实战)
使用python语言应用SKlearn工具包实现KNN算法。SKlearn中包含有很多现成的机器学习算法包,可大幅度降低使用者1编程难度与复杂度,节省项目开发时间与人力成本。如上图所示的案例,进行KNN分类回归模型计算。KNN模型计算中,除K值的确定外,还有一个非常重要的计算,既样本点间的距离计算.距离计算的公式有很多,例如欧式距离,曼哈顿距离,切比雪夫距离,马氏距离等,我们本次应用欧式距离。例如
樱落辰`
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2024-01-29 20:12
python
近邻算法
机器学习
knn算法
K近邻
法(k-nearestneighbor,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,就是“物以类聚,人以群分”。
简单编程王子
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2024-01-28 16:41
算法
机器学习--基础概念(二)
K近邻
算法(K-NearestNeighbors,KNN):基于输入数据点在特征空间中的邻近程度,将其分为最接近的K个邻居的多数类别
三三木木七
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2024-01-27 10:39
#
机器学习
机器学习
人工智能
前出深入-机器学习
文章目录一、
K近邻
算法1.1先画一个散列图1.2使用K最近算法建模拟合数据1.3进行预测1.4K最近邻算法处理多元分类问题1.5K最近邻算法用于回归分析1.6K最近邻算法项目实战-酒的分类1.6.1对数据进行分析
代码浪人
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2024-01-26 05:21
机器学习
机器学习
python
人工智能
K近邻模型原理(一)
k近邻
(K-NearestNeighbor,简称KNN)算法既可以用于分类问题也可以用回归问题.两者最大的区别在于最终决策时方法的选择,对于分类问题来说,采用多数表决法;而对于回归问题来说,采用选择平均法
徐_清风
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2024-01-24 18:36
[Python] scikit-learn -
K近邻
算法介绍和使用案例
什么是
K近邻
算法?
K近邻
算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)是一种基于实例的学习方法,主要用于分类和回归任务。
老狼IT工作室
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2024-01-24 10:00
python
python
scikit-learn
k近邻算法
《机器学习》客户流失判断-python实现
实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系:服务类属性分析特征相关性分析数据预处理类别编码转换划分训练数据与测试数据归一化处理模型建立逻辑回归支持向量机(SVM)
K近邻
汐ya~
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2024-01-22 09:44
机器学习
python
人工智能
分类
基于朴素贝叶斯的文本分类系统的设计与实现
基于
k近邻
(k
@斯里
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2024-01-22 06:38
分类
数据挖掘
人工智能
数学建模常见算法的通俗理解(2)
目录6K-Means(K-均值)聚类算法(无需分割数据即可分类)6.1粗浅理解6.2算法过程6.2.1选定质心6.2.2分配点6.2.3评价7KNN算法(
K近邻
算法)(K个最近的决定方案)7.1粗浅理解
菜只因C
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2024-01-21 17:22
支持向量机
机器学习
人工智能
数学建模
美赛
机器学习小记——KNN(
K近邻
)
为了让绝大多数人都可以看懂,所以我就用简单的话语来讲解机器学习每一个算法第一次写ML的博文,所以可能会有些地方出错,欢迎各位大佬提出意见或错误祝大家开心进步每一天~博文代码全部为python简单的说一下什么是机器学习,机器学习英文名称是MachineLearning,ML机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学
AI小白龙*
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2024-01-17 22:07
机器学习
人工智能
pytorch
jupyter
python
KNN
算法
机器学习-KNN近邻算法分类模型、交叉验证
K近邻
法的工作原理:某个未知类型点的特征数据距离K个已有类型近邻点特征数据的距离,根据这个距离对未知类型的数据进行分类KNN模型超参数K值:K值不同会导致分类结果的不同距离:采用欧几里得公式求得距离适用范围
AAI机器之心
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2024-01-17 15:04
机器学习
近邻算法
人工智能
pytorch
深度学习
python
python机器学习——分类模型评估 & 分类算法(
k近邻
,朴素贝叶斯,决策树,随机森林,逻辑回归,svm)
目录分类模型的评估模型优化与选择1.交叉验证2.网格搜索【分类】
K近邻
算法【分类】朴素贝叶斯——文本分类实例:新闻数据分类【分类】决策树和随机森林1.决策树2.决策树的算法3.代码实现实例:泰坦尼克号预测生死
Perley620
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2024-01-17 10:59
python
机器学习
python
分类
决策树
随机森林
机器学习:李航 统计学习方法 笔记
P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}P(Y∣X)=P(X)P(X,Y)朴素贝叶斯模型隐式马尔科夫模型判别方法DiscrimitiveApproach:
k近邻
lealzhan
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2024-01-17 08:54
机器学习
算法
python学习笔记9(程序的描述方式、程序的组织结构、顺序结构、选择结构1)
(三)顺序结构(四)选择结构1if1、条件写法12、如果只有一个判断的写法3、注意冒号和缩进数合建模,数据建模可视化工具,除了传统的数据分析外,算法模型部分通过python进行数据库和算法的交互,内置
K近邻
贾庆华
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2024-01-17 00:30
学习
笔记
史诗级干货长文---
K近邻
算法
KNN简介
k近邻
法工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。
SQingL
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2024-01-14 18:08
近邻算法
机器学习
人工智能
西瓜书读书笔记整理(十) —— 第十章降维与度量学习
10.1
k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
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2024-01-14 11:37
机器学习
西瓜书
【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
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2024-01-11 02:39
人工智能
python笔记
机器学习
算法
人工智能
机器学习 -- 贝叶斯决策理论
场景之前我们通过
k近邻
算法和决策树做出了分类,这是分类器会给出一个艰难的预测的最优的结果,我们可以根据这个结果做出决策,但是这个结果如果是错误的,就芭比扣了。
北堂飘霜
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2024-01-10 20:19
机器学习
人工智能
【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
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2024-01-10 10:08
python学习笔记
机器学习
算法
python
【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
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2024-01-10 10:24
机器学习算法
人工智能
python
机器学习
【机器学习】常见算法详解第2篇:
K近邻
算法各种距离度量(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
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2024-01-10 10:19
机器学习
python笔记
算法
机器学习
近邻算法
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
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2024-01-09 15:34
【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)
%样条和多项式%*自适应回归样条(ARES)%*局部加权多项式(LWP)%*加权
k近邻
回归(WKNNR)%树模型%*决
随风飘摇的土木狗
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2024-01-09 11:30
matlab
回归
开发语言
k近邻
算法(KNN)原理小结
提示:本篇文章是参考刘建平老师的博客,该文章只是作为个人学习的笔记.
K近邻
法(KNN)原理小结-刘建平Pinard-博客园(cnblogs.com)文章目录前言一、KNN算法三要素1.既然有了k个最近邻居那么如何判断样本分类呢
笔写落去
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2024-01-07 07:55
机器学习
算法
机器学习
近邻算法
机器学习 - 决策树
场景之前有说过
k近邻
算法,
k近邻
算法是根据寻找最相似特征的邻居来解决分类问题。
k近邻
算法存在的问题是:不支持自我纠错,无法呈现数据格式,且吃性能。
k近邻
算法的决策过程并不可视化。
北堂飘霜
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2024-01-06 07:26
AI
python
机器学习
决策树
人工智能
机器学习算法分类
监督学习目标值:类别--分类问题目标值:连续型的数据--回归问题分类模型
k近邻
算法,贝叶斯分类,决策树与随机森林,逻辑回归,SVM,回归模型线性回归,岭回归无监督学习目标值:无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程
学了忘了学
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2024-01-06 01:40
【Python机器学习】
k近邻
——模型复杂度与泛化能力的关系
以某数据进行研究,先将数据集分为训练集和测试集,然后用不同的邻居数对训练集合测试集的新能进行评估:fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatpl
zhangbin_237
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2024-01-05 23:30
机器学习
python
人工智能
【Python机器学习】
k近邻
——
k近邻
回归
k近邻
算法还可以用于回归任务,如果单一近邻,预测结果就是最近邻的目标值,使用多个近邻时,预测结果为这些邻居的平均值。
zhangbin_237
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2024-01-05 23:30
机器学习
python
回归
【Python机器学习】
k近邻
的优缺点
neighbors分类器有两个重要参数:邻居个数和数据点之间距离的度量方法。实践中使用较小的邻居个数(3、5个)往往可以取到比较好的结果。k-NN的优点是易于理解,通常不需要过多调节就可以得到不错的性能,构建模型的速度通常很快,但是如果训练集很大,预测速度可能会比较慢。缺点包括:对于有很多特征的数据集往往效果不好,对于大多数特征的大多数取值为0的数据集(也就是所谓的稀疏数据集)尤为不好,是实践中往
zhangbin_237
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2024-01-05 22:54
机器学习
python
人工智能
KNN 回归
K近邻
回归(K-NearestNeighborsRegression)是一种基于实例的回归算法,用于预测连续数值型的输出变量。
写进メ诗的结尾。
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2024-01-05 12:53
机器学习
回归
数据挖掘
人工智能
3 k 近邻法
k近邻
法(K-NN)是一种基本分类与回归方法。输入为实例的特征向量,对应于特征向量的点;输出为实例的类别,对应于实例的类别,可取多类。
奋斗的喵儿
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2024-01-05 07:50
详解机器学习算法基础--
K近邻
算法
K近邻
算法属于监督学习。监督学习是指给定我们的数据集是含有lable的,比如著名的iris数据集,就给定了我们每一个数据所属的类别,通俗一点讲,我们拿到一个数据,对应一个特征。
quzah
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2024-01-05 06:44
机器学习
机器学习
算法
近邻算法
机器学习:6.机器学习 ---
K近邻
D、kNN算法属于监督学习AD2、下列说法错误的是:A、kNN算法的训练阶段需要构建模型B、kNN算法中k这个参数可以根据实际情况来调整C、kNN算法支持多分类D、kNN算法不属于无监督学习A第2关:
K近邻
再识
HNU岳麓山大小姐
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2024-01-05 06:43
机器学习
机器学习
机器学习 --
k近邻
算法
场景我学习Python的初衷是学习人工智能,满足现有的业务场景。所以必须要看看机器学习这一块。今天看了很久,做个总结。机器学习分为深度学习和传统机器学习深度学习深度学习模型通常非常复杂,包含多层神经网络,每一层都包含大量的神经元(节点)。这些模型可以包含数百万甚至数十亿个参数。深度学习模型可以自动学习数据的特征表示,而无需手动设计特征。通过多层神经网络,深度学习模型可以逐层提取和组合特征,从而更好
北堂飘霜
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2024-01-05 06:39
AI
python
机器学习
近邻算法
人工智能
【Python机器学习】
k近邻
——
k近邻
分类
除了仅考虑最近邻,还可以考虑任意(k个)邻居,这也是
k近邻
算法名字的由来。
zhangbin_237
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2024-01-05 03:47
机器学习
python
分类
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