KNN学习

最新推荐文章于 2024-09-24 09:22:20 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/python_learning_can/article/details/80021767
本文通过一个具体的Python代码示例介绍了如何使用NumPy库中的tile函数来复制数组。示例展示了对于一个二维数组，如何通过指定重复次数来水平复制数组元素。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

In [36]: a=[[1,2,3],[4,5,5]]
In [37]: tile(a,2)
Out[37]:                            #a的维度为2，reps的维度为1，因为在reps前补足1个1.意思是啊
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3],
       [4, 5, 5, 4, 5, 5]])

 

机器学习笔记（一）——KNN学习
weixin_43312354的博客
03-01 1860
一、概念： KNN（K-Nearest Neighber ,简称KNN）学习是一种常用的监督学习方法。 （一）工作机制： 给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测，其实就是所谓“近朱者赤，近墨者黑”。 （二）训练过程： KNN学习，没有显式的训练过程，是典型的“懒惰学习”的技术，在训练阶段中仅仅把样本保存起来，训练时间开销为零，...
基于kNN学习器Bagging应用
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07-08 1115
集成学习的单个模型之间期望尽可能相互独立，即尽量低关联，实际数据很难做到这一点。Bagging分类器通过抽样的方法建立若干个不尽相同的子集，每个子集通过指定的个人学习器训练出一个元估计器，把这些估计器的预测结果结合起来形成最终的预测结果。 Bagging每次采样的样本在下次采样前都会放回初始数据集中，这样保证了每次采样都是从初始数据集的全样本中随机抽取，每次抽取都会生成一个新的样本集，样本集间会出现重叠的数据描述样本的信息知识。然后每个新的样本集基于指定的个体学习器进行训练，生成一个估计器，所有样本的估计器
简单knn学习
weixin_40372065的博客
07-08 135
from numpy import * import operator from PIL import Image from os import listdir def knn(k,testdata,traindata,labels):#labels为类别 #得到训练集的行数，shape 0位行数，1位列数 traindatasize=traindata.shape[0] #用tile把测试集变为...
【深度学习】KNN算法学习
m0_61673669的博客
08-13 501
【深度学习】KNN算法学习
KNN学习文档
11-05
### KNN学习文档知识点概述 #### 一、KNN (K-Nearest Neighbors) 算法介绍 ##### 1.1 K-近邻算法基础 - **定义**: K-近邻算法(KNN)是一种基本的分类与回归方法，主要用于解决分类问题。作为一种监督学习算法，KNN...
2、KNN学习_十大机器学习算法的KNN学习_
10-04
KNN，全称为K-Nearest Neighbors，是十大经典机器学习算法之一，因其简单而有效的特性，在数据挖掘和模式识别领域广泛应用。本篇将详细阐述KNN算法的基本原理、实施步骤以及如何选择合适的K值。 KNN算法的核心思想...
KNN学习代码.rar
09-18
【KNN学习代码.rar】这个压缩包文件包含了关于KNN（K-Nearest Neighbors，K最近邻）算法的学习代码，适用于初学者了解和实践KNN的基本思想与实现方法。KNN是一种简单而直观的监督学习算法，常用于分类任务。在机器...
《机器学习实战》kNN学习笔记（一）
01-20
《机器学习实战》中的k-近邻(kNN)算法是一种基于实例的学习方法，它通过比较新样本与已知类别样本的距离来决定新样本的类别。本文主要探讨kNN算法的基本概念、优缺点以及一般流程，并提供一个简单的Python实现示例。...
KNN学习及实现
Potential
10-04 477
目录：一、KNNK紧邻算法 三个基本要素： 距离的度量 k值的选择 分类决策规则 KNN优点 简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练 特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签)， kNN比SVM的表现要好。 适合对稀有事件进行分类 KNN缺点 该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个
KNN算法学习——入门
TZZtangtangtang的博客
08-24 373
KNN算法学习——入门 1 KNN算法介绍 KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。 由图可清楚看出，当k值不同，圈内的红色圆圈和蓝色三角数量也不同。 当k值固定时，圈内的数量多的图像占优势，中间的绿色圆形图像即x被判断为优势的图像。 由此可得K值的选取和点距离的计算有一定关系。 2 算法原理 2.1 距离计算 常见的度量空间中点距离的计算有： 曼哈顿距离计算 欧式距离计算 通常KNN算法中使用的是欧式距离，二维空间两个点的欧式距离计算公式如下：
knn手写识别
ailinyingai的博客
02-05 343
# coding=utf-8 import matplotlib matplotlib.use('Qt4Agg') # 手写数字分类 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing from sklearn.metrics import accuracy_score fr...
KNN学习笔记
hei_ya的博客
04-26 476
KNN学习（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种统计分类器，属于惰性学习，对包容型数据的特征变量筛选尤其有效。 1.基本原理 输入没有标签即未经分类的新数据，首先提取新数据的特征并与测试集中的每一个数据特征进行比较；然后从样本中提取k个最邻近（最相似）数据特征的分类标签，统计这k个最邻近数据中出现次数最多的分类，将其作为新数据的类别。 分类：KNN按照一定规则将相似的数据
深度学习-KNN原理
qq_35912099的博客
07-18 1451
K-NN是一种非常简单的算法 概述： KNN 算法本身简单有效，它是一种lazy-learning 算法。 分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。 KNN 分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么KNN 的分类时间复杂度为O(n)。 基本原理 基于统计的方法 来进行样本点分类判别 对于未知类别属性数据集中的点： 1.计算已知类别数据集中的点与当前点的距离 2.按照距离依次排序 3.选取与当前点距离最小的K个点 4..
KNN（一）
m0_37712157的博客
02-14 708
对机器学习实战这本书的KNN部分进行整理，代码分两部分，一部分是myKNN.py，包含了所需的函数，另一部分是myKNN_run.py，对所需函数进行调用。python版本为3.X。 myKNN.py： # coding: utf-8 # In[3]: from numpy import * import operator import os def classify0(inX, d...
详解机器学习经典模型(原理及应用)——KNN
最新发布
学习与分享人工智能技术
09-24 2398
本文详细介绍了KNN算法的概念、原理和应用，可用于业务或面试参考。
机器学习——KNN算法
intheresting的博客
05-09 2213
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
深入理解KNN学习算法原理与应用
KNN学习算法，即K-最近邻（K-Nearest Neighbors）学习算法，是一种在统计学和机器学习领域中被广泛使用的监督学习方法。它属于分类算法，通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。KNN算法既可以用于分类问题，也...
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