机器学习之KNN原理简述

最新推荐文章于 2025-05-20 18:44:14 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： python 机器学习
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版权

最简单的KNN

用于分类和回归问题

一句话：

对于一个数据，k近邻的目的就是在已有数据中寻找与它最相似的k个数据，或者说离它最近的k个数据，如果这K个点大多属于哪一类别，则该样本大概率属于此类别。

优点
  • 简单、易实现
缺点
  • 计算量大
【机器学习】KNN算法
chanlv7717的博客
06-02 2075
KNN算法
机器学习KNN（K近邻）算法及其基本原理介绍
白话机器学习
05-07 2412
KNN(K-Nearest Neighbor)，也叫K近邻，是最简单的机器学习算法之一，对于分类和归回问题均适用，是一种有监督学习算法。 算法的基本假设是，如果我们找到某个样本在特征空间中的K个与其最相似（即特征空间中最近邻）的样本，那么这K个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。
机器学习（KNN一）——原理概述
张连海
04-19 3963
从这篇博客开始机器学习最大的一块——分类（有监督学习），并以KNN做为开篇。（当然KNN也可用做回归）
机器学习_KNN算法
m0_66672931的博客
03-01 426
KNN算法是最开始的基础算法,可以解决分类问题和回归问题.以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了KNN算法的思想以及应用，KNN算法是机器学习中的经典算法.
机器学习 KNN算法原理
m0_56051805的博客
12-18 765
机器学习 KNN算法原理
机器学习--KNN算法
qq_36102055的博客
08-13 1569
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
尤尔小屋
10-19 2855
从KNN算法步入机器学习殿堂 本文中介绍的机器学习算法中的一种监督学习的算法：KNN算法，全称是K-Nearest Neighbor，中文称之为K近邻算法。 它是机器学习可以说是最简单的分类算法之一，同时也是最常用的分类算法之一。在接下来的内容中，将通过以下的几个方面的内容对该算法进行详细的讲解： 算法思想 思想 首先对KNN算法的思想进行简单的描述： KNN算法是一个基本的分类和回归的算法，它是属于监督学习中分类方法的一种。其大致思想表述为： 给定一个训练集合M和一个测试对象n，其中该对象是由一个属
机器学习算法之KNN
sinat_41928169的博客
05-27 991
1、K 最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，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。该方法的思路是：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。 2、KNN 方法虽然从原理上也依赖于 极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于 KNN 方法主要靠周围有限的 邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多 的待分样本集来说，KNN 方法较
机器学习：KNN算法
liuxb1223的专栏
06-27 1137
% %手写数字识别系统的测试代码 % function handWritingTest() tic; %开始计时 K = 3; % 这里可以调整k值 trainLabels = []; direct = mfilename('fullpath');% traindirect = strrep(direct,'handWritingTest'
机器学习——K-近邻算法（KNN）
CYTLOVELY的博客
11-29 3485
K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, 简称 KNN）是一种基于实例的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过计算数据点之间的相似度（通常是距离度量），然后预测新的数据点的标签或数值。在图像分类任务中，KNN 可以通过计算图像特征向量之间的距离来分类，例如手写数字识别。KNN 可用于垃圾邮件检测，通过比较新邮件和历史邮件的相似性，判断其类别。原则，根据 kkk 个最近邻居的类别进行投票，选出出现最多的类别。基于用户相似度的推荐系统中，KNN 常用于查找兴趣相似的用户群体。
机器学习中基于kNN算法的分类方法及其应用
03-26
适合人群：对机器学习感兴趣的学生或者初学者，尤其是想要了解简单易懂的分类算法的人群。 使用场景及目标：适用于需要进行数据分类任务的情况，特别是当数据量不大但特征维度较高时，可以考虑采用kNN算法作为初步...
华中科技大学计算机学院机器学习课程作业--KNN算法的python实现.zip
08-12
在本作业中，学生将深入理解并实现一种基础的机器学习算法——K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）。KNN是监督学习中的非参数方法，广泛应用于分类和回归问题。该作业主要涵盖了以下几个方面： 一、KNN算法理论 ...
如何利用 Python 获取京东商品 SKU 信息接口详细说明
J15779585792的博客
05-17 1325
通过上述步骤和代码示例，你可以轻松地使用 Python 调用京东商品 SKU 信息接口，获取商品的详细信息。希望这个指南对你有所帮助！如果你对电商数据开发有更多兴趣，可以尝试探索更复杂的功能，如多线程爬取、数据可视化等。如遇任何疑问或有进一步的需求，请随时与我私信或者评论联系。
进阶知识：无参的函数装饰器之深入理解@wraps()
最新发布
Tom的专栏
05-20 790
@wraps(func)是functools模块中的装饰器工具，主要用于保留被装饰函数的元信息，如函数名称（__name__）和文档字符串（__doc__）。通过使用@wraps(func)，装饰器返回的新函数会继承原函数的属性，保持代码的透明性。对比不使用@wraps的情况，后者会导致函数元信息丢失，调试和文档生成时难以追踪原始函数。@wraps(func)在框架开发、单元测试、API文档生成和调试定位等场景中尤为重要，建议始终使用以确保装饰器的透明性和文档一致性。
《Python星球日记》 第95天：分布式训练与推理
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
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《Python星球日记》 第95天：分布式训练与推理，今天，我们将探索分布式训练与推理技术，这是解决大规模AI模型训练和部署挑战的关键方法
【python】返回所有匹配项的第一个元素、第二个元素。。。
突围
05-19 471
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04 接口自动化-框架封装思想建立之httprunner框架（上）
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1.httprunner是一个面向http协议的通用测试框架，目前最新的版本3.X。以前比较流行的2.X的版本。2.它的思想是只需要维护yaml/json/py文件就可以实现接口自动化测试，性能测试，线上监控，持续集成。3.架构图。
weibo_comment_pc_tool | 我于2025.5月用python开发的评论采集软件，根据帖子链接爬取评论的界面工具
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UserWarning: Do not pass an input_shape/input_dim argument to a layer 问题及其解决
Humbunklung的专栏
05-17 506
xxx\Lib\site-packages\keras\src\layers\core\dense.py:87: UserWarning: Do not pass an input_shape/input_dim argument to a layer. When using Sequential models, prefer using an Input(shape) object as the first layer in the model instead. super().init(activity
简述机器学习和深度学习的区别
06-03
机器学习和深度学习都属于人工智能领域，但它们的方法和应用有所不同。 机器学习是一种从数据中学习的方法，通过对已有数据的学习和分析，得出规律和模式，从而使机器能够对新的数据进行分类、预测等任务。机器学习算法包括决策树、SVM、KNN等。 深度学习是机器学习的一种，它是一种通过多层神经网络来模拟人脑的学习方式，进行高效的特征提取和数据分类。与传统机器学习算法相比，深度学习算法在图像识别、自然语言处理、语音识别等方面表现更加出色。 因此，可以说深度学习是机器学习的一种延伸和升级，它在处理更加复杂的数据和任务时表现更加出色。
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