Grokking algorithms(第十章)k-nearest neighbors

最新推荐文章于 2025-01-07 19:45:42 发布
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k-nearest neighbors (KNN)

算法介绍如下图，假如你要预测一个水果，你挑选需要预测水果周围的三个水果，哪一种水果多，那么就是这种水果。

小结 

 

 

_Gus_
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K-Nearest Neighbor
weixin_45931413的博客
09-22 945
K-Nearest Neighbor Hello readers, this is an in-depth discusssion about a powerful classification algorithm called K-Nearest Neighbor(KNN). I have tried my best for collecting the information so that you can understand easily. So let’s begin… The main cont
Algorithm: k-nearest neighbors and decison boundary(Cross Validation)
sesiria的博客
09-18 453
KNN Algorithm implementation reference:https://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbors_algorithm from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn import neighbors, datasets iris = datas...
k-nearest neighbors algorithm - k 最近邻算法
程永强
04-11 2776
kkk-nearest neighbors algorithm - kkk 最近邻算法 In pattern recognition, the kkk-nearest neighbors algorithm (kkk-NN) is a non-parametric method used for classification and regression. In both cases, the input consists of the kkk closest training examples in th
grokking algorithms K-nearest neighbors第十章 K-邻近算法 中文翻译
nfzhlk的专栏
05-05 558
说明：《grokking algorithms》算法讲解的非常深入浅出，用好多幅图以及日常常用的例子讲算法讲解的非常好，若是英文还可以的话，建议看英文原版，非常喜欢作者的写作风格，将复杂的算法用简单的方式描述出来，真的好厉害！！ 第十章. K-邻近算法 ·······································································...
机器学习的类型和机器学习之最近邻居/k-近邻算法 (K-Nearest Neighbors,KNN)
qq_56618414的博客
03-25 694
机器学习中主要分为三大类： 1. 监督学习算法 (Supervised Algorithms）:在监督学习训练过程中，可以由训练数据集学到或建立一个模式（函数 / learning model），并依此模式推测新的实例。该算法要求特定的输入/输出，首先需要决定使用哪种数据作为范例。例如，文字识别应用中一个手写的字符，或一行手写文字。主要算法包括神经网络、支持向量机、最近邻居法、朴素贝叶斯法、决策树等。 无监督学习算法 (Unsupervised Algorithms):这类算法没有特定的目标输出，算法
k-Nearest Neighbors算法
ggtaas的专栏
10-26 1861
KNN 法（k-Nearest Neighbors）即K最近邻法，最初由Cover和Hart于1968年提出的，是一个理论上比较成熟的方法。该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的k 个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决 定待分样本所属的类别。     KNN方法虽然从原理
About k-Nearest Neighbors
u011868279的博客
06-19 221
About k-Nearest Neighbors
K -近邻算法（KNN：k-Nearest Neighbors）
jinxinsummer的博客
10-14 621
转自：http://blog.youkuaiyun.com/shenbo2030/article/details/44219577 一、K -近邻算法（KNN：k-Nearest Neighbors） 算法基本思想：物以类聚，人以群分 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特
机器学习实战——K-近邻法（K-Nearest Neighbors，KNN）
m0_65481401的博客
01-07 1144
在机器学习的广阔领域中，K-近邻法（KNN） 是一种既简单又强大的非参数分类方法。尽管其原理简单，但KNN在许多实际应用中仍然表现出色，尤其是在数据分布比较平滑、特征空间不复杂的情况下。本文将深入探讨KNN的原理、实现代码、应用场景、常用数据集及相关文献，帮助你更好地理解这一经典算法。
k-nearest-neighbors-from-global-to-local
02-23
### K-Nearest Neighbors (K-NN) From Global to Local: A Comprehensive Overview #### Introduction In the realm of machine learning and pattern recognition, the K-Nearest Neighbors (K-NN) algorithm is ...
一、K -近邻算法（KNN：k-Nearest Neighbors）
沈波的专栏
03-12 5499
一、K -近邻算法（KNN：k-Nearest Neighbors） 算法基本思想：物以类聚，人以群分 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最相邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k
环境流体力学：河流流动模拟.zip
04-10
光电材料仿真，电子仿真等；从入门到精通教程；含代码案例解析。
C#实现Stewart六自由度平台反解算法及其应用
04-10
内容概要：本文详细介绍了如何使用C#实现Stewart六自由度平台的逆解算法。首先定义了平台的基本结构，包括上下平台的半径、安装角度以及舵机零位偏移等参数。接着，通过欧拉角转换为旋转矩阵的方式实现了姿态转换，并在此基础上计算各个支腿的长度。文中还特别强调了一些常见的陷阱，如角度单位一致性、安装方向匹配、零位校准和数值稳定性等问题。此外，提供了具体的测试用例用于验证算法的正确性和性能。 适合人群：具有一定C#编程基础并对机械臂控制、飞行模拟器或手术机器人等领域感兴趣的开发者和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要精确控制六自由度平台的应用场合，如飞行模拟器、手术机器人等。主要目的是通过数学模型将平台的姿态转换为具体的操作指令，从而实现精准定位与操控。 其他说明：文中不仅给出了完整的代码实现，还分享了许多实践经验，帮助读者更好地理解和应用该算法。同时提醒开发者在实际项目中需要注意的一些关键点，如行程限制检查、运动学奇异性检测等。
夸克网盘批量处理助手，同步更新保存分享链接文件，增量更新文件，批量重命名文件夹，文件名称关键词替换
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04-10
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04-10
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MATLAB实现光纤光栅均匀与非均匀应变仿真及其在光学传感的应用
04-10
内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB进行光纤光栅的均匀应变和非均匀应变仿真的方法。文中提供了具体的代码实例，解释了如何通过调整光栅的基本参数如中心波长、光栅长度、有效折射率等，以及引入应变系数和应变分布函数，分别计算均匀应变和非均匀应变下光纤光栅的反射率，并展示了相应的反射率曲线图。此外，还讨论了这两种应变模式对光栅反射谱的不同影响，强调了非均匀应变可能导致的光谱畸变现象。 适用人群：对光纤光栅仿真感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望通过MATLAB进行光器件设计和测试的人群。 使用场景及目标：①用于科研项目中光纤光栅特性的研究；②辅助工程师在实际工程项目中评估光纤光栅传感器的表现；③帮助学生理解光纤光栅的工作机制和应变对其性能的影响。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码实现步骤，还分享了一些调试技巧和注意事项，有助于读者更好地理解和应用所介绍的技术。
计算机网络基于b站的学习笔记
04-10
计算机网络概念，计算机网络，互联网，互连网的区别；计算机网络的组成、功能；三种交换技术；计算机网络的性能指标；以及计算机网络的分类
基于Simulink的ABS仿真模型及其PID控制策略的应用与优化
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内容概要：本文详细介绍了如何使用Simulink搭建防抱死制动系统（ABS）的仿真模型，并应用PID控制策略进行仿真分析。首先，文章解释了ABS系统的重要性和工作原理，然后逐步讲解了如何在Simulink中构建车轮动力学模块、制动压力模块等关键组件。接下来，文章深入探讨了PID控制策略的具体实现方法，包括PID参数的选择和调整技巧。通过多次仿真实验，展示了不同PID参数对ABS系统性能的影响，并提出了优化方案，如变增益策略和积分分离策略。最后，文章分享了一些实用的经验和技巧，如处理低速时的数值稳定性、应对路面突变等情况。 适合人群：对汽车工程、控制系统设计感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解ABS系统和PID控制策略的人群。 使用场景及目标：适用于希望在虚拟环境中研究和优化ABS系统性能的研究人员和工程师。主要目标是提高ABS系统的制动性能和安全性，确保在各种工况下都能保持最佳的制动效果。 其他说明：文中不仅提供了理论知识，还包括了大量的实际案例和代码片段，帮助读者更好地理解和应用所学内容。此外，作者还分享了许多实践经验，如如何处理仿真中的常见问题和优化策略。
独子棋demo.rar
04-10
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Scikit-learn最近邻居算法基准测试解析与实践
标签中提到了"benchmark"（基准测试），"scikit-learn"，"nearest-neighbors-algorithms"（最近邻居算法），以及"JupyterNotebook"。这些标签清晰地表明了该存储库的用途和内容。使用这些标签可以帮助研究人员和开发...
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