机器学习总结-4-KNN

最新推荐文章于 2025-05-15 13:30:10 发布
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本文深入探讨了KNN算法及其高效实现KD-Tree，通过鸢尾花分类、约会网站匹配与手写数字识别等案例，展示了这两种算法在不同场景下的应用。适合初学者及实践者深入了解KNN算法原理及其实战技巧。
机器学习作业----KNN算法
weixin_51123341的博客
10-26 1242
为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，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，将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。。
机器学习实验报告- KNN算法
m0_64198455的博客
01-21 4292
K最近邻（KNN）算法是一种基本的模式识别和机器学习算法，发展于20世纪60年代。它是一种基于“类的相似性”进行分类的无参数算法，在许多实际应用中取得了良好的效果。在分类问题中，KNN算法将一个测试样本所在区域内训练样本的多数类作为该测试样本的预测类别；在回归问题中，KNN算法利用k个最近邻居的平均值或加权平均值预测连续变量。
机器学习 --- KNN算法
m0_73338216的博客
05-15 691
KNN（K-近邻）算法是一种基于距离度量的分类算法，通过计算测试样本与训练样本的距离，选择K个最近邻样本，根据其多数类别判断测试样本的类别。KNN算法简单易用，但存在计算量大、高维数据效果差等缺点。使用sklearn库中的KNeighborsClassifier可以轻松实现KNN算法。本文以鸢尾花数据集为例，展示了KNN算法的完整流程，包括数据加载、标准化、模型训练、评估和预测。通过训练和测试，模型准确率达到93.3%，并保存了模型用于后续推理。KNN算法适用于小规模数据集，但在处理大规模或高维数据时需谨慎
机器学习--KNN算法
qq_36102055的博客
08-13 1687
最近开始正式学机器学习的算法了，按照我的习惯学每个新的算法都喜欢记笔记，刚开始可能会有很多错误的地方如果大家发现了还请多多指正 文章目录KNN简介：算法的思路简单的实和sklearn的中的KNN的简单使用简单的实现sklearn的中的KNN的简单使用导入数据集使用KNN分类精确度分离数据手动分离使用sklearn分离精确度超参数 KNN简介： KNN算法属于分类算法，英文名称为K-NearestNeighbor，直译过来就是K个最的邻居。他可以通过计算并找到要预测的数据和训练数据中前K个最近的数据，然后对他
机器学习---KNN算法
2201_75491841的博客
02-28 1139
KNN算法，即k-nearlist neighbors，通过寻找K个距离最近的数据，来确定当前数据的大小或者类别
机器学习-KNN算法
m0_66218492的博客
04-14 1354
1.掌握KNN算法分类API2.掌握KNN算法回归API数据文件 train.csv 和 test.csv 包含从 0 到 9 的手绘数字的灰度图像。每个图像高 28 像素，宽28 像素，共784个像素。每个像素取值范围[0,255]，取值越大意味着该像素颜色越深训练数据集（train.csv）共785列。第一列为 “标签”，为该图片对应的手写数字。其余784列为该图像的像素值训练集中的特征名称均有pixel前缀，后面的数字（[0,783])代表了像素的序号。# 1. 显示图片.
机器学习 --- kNN算法
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学习日常分享
06-22 1万+
将 kNN 算法称为机器学习算法中最简单的算法一点都不为过，因为该算法的思想用一句化就能概括，即：“近朱者赤，近墨者黑”。 第1关：实现kNN算法 任务描述 本关任务：补充 python 代码，完成 kNNClassifier 类中的 fit 函数与 predict 函数。实现 kNN 算法的训练与预测功能。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握 kNN 算法的算法流程。 kNN 算法的算法流程 kNN 算法其实是众多机器学习算法中最简单的一种，因为该算法的思想完全可以用 8 个字来概括：“近朱者赤，近墨
机器学习系列----KNN分类
DK22151的博客
11-13 1950
在机器学习领域，K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种非常直观且常用的分类算法。它是一种基于实例的学习方法，也被称为懒学习（Lazy Learning），因为它在训练阶段不进行任何模型的构建，所有的计算都推迟到测试阶段进行。KNN分类的核心思想是：给定一个测试样本，找到在训练集中与其距离最近的K个样本，然后根据这K个样本的标签进行预测。本文将介绍KNN算法的基本原理、如何实现KNN分类，以及在实际使用中需要注意的几点。
[机器学习]--KNN算法(K邻近算法)
人工智能专业学生
08-15 1285
KNN (K-Nearest Neihbor,KNN)K近邻是机器学习算法中理论最简单,最好理解的算法,是一个。
机器学习-KNN分类算法
qq_55882840的博客
09-26 1975
由于找到的结果中大多数是猫，则把这个新动物划分为猫类。如果k值太大，学习的近似误差会增大，导致分类模糊，即欠拟合。对图5.2中的动物进行分类，当k=3时，分类结果为“猫：狗=2：1”，所以属于猫；当k=5时，表决结果为“猫：狗：熊猫=2：3：1”，所以判断目标动物为狗。KNN分类算法的核心思想：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。分类结果的确定往往采用多数表决原则，即由输入实例的k个最邻近的训练实例中的多数类决定输入实例的类别。
机器学习项目常用代码-导入包-忽略警告-数据分析-数据清洗-特征工程-模型选择-可视化
HJZ11的博客
05-30 1672
文章目录1.导入工具包2.导入训练包2.1忽略警告2.2 不采用科学计数法2.3 设置字体3.读取文件3.1 常用读取文件3.2 读取index和label之间的映射关系4.数据分析与处理4.1 查看数据4.2 分段，分类4.3 时间特征处理5.异常值，缺失值，删除数据5.1 replace5.2 drop5.3 fillna6.特征工程6.1 离散连续处理6.2 相关性，正交矩阵6.3 标准化，归一化7.数据划分8.模型选择8.1 线性回归8.2 随机森林8.3 GBDT8.4 SVM8.5 KNN9.模
0804_案例四：层次聚类(AGNES)算法采用不同距离计算策略导致的数据合并不同形式
HJZ11的博客
03-31 1108
机器学习案例-Jupyter-PDF
HJZ11的博客
12-01 1061
线性回归1-普通最小二乘法
手写数字识别-传统机器学习
HJZ11的博客
07-02 845
# 1.导包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighb
0901_案例一：鸢尾花数据SVM分类
HJZ11的博客
03-31 768
09-04_案例四：不同SVM惩罚参数C值不同效果比较
HJZ11的博客
03-31 679
天池-挖掘幸福感
HJZ11的博客
12-08 607
Kaggle01-波士顿房价预测
HJZ11的博客
04-01 556
9.2-svr_demo
HJZ11的博客
04-01 543
机器学习--KNN物体分类器
最新发布
11-04
你提到的“机器学习--KNN物体分类器”属于人工智能中的分类任务，通常可通过Mind+结合AI扩展或Python环境实现。以下是使用 **Mind+** 完成KNN物体分类的基本思路与步骤： --- ### ✅ 一、理解KNN分类器 KNN（K-...
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