KNN算法

最新推荐文章于 2025-10-15 00:30:00 发布
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本文深入探讨了KNN算法作为最邻近算法的扩展，重点阐述了其引入投票机制后的运作原理及优势，通过实例展示了如何在分类任务中应用KNN算法，并强调了其在实际场景中的灵活性和高效性。
机器学习实战 - k近邻算法（KNN算法）总结
04-12
机器学习实战 - k近邻算法（KNN算法）总结 适合机器学习实战入门新手 K-近邻算法，又称为 KNN 算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。 KNN 的工作原理：给定一个已知类别标签的数据训练集，输入没有标签的新数据...
knn算法详解（附练习代码）
12-22
KNN算法 KNN算法是一个用于对数据样本进行分类预测的算法 KNN算法就是根据样本之间的距离，来对新的样本来进行分类 计算过程：将新的样本点，与历史样本点中的每一个样本点进行距离的计算 取前k个距离最近的样本点的...
K-近邻算法（KNN）
测试0901-1
06-05 795
kNN算法概述 简介：KNN，英文全称为K-nearst neighbor，中文名称为K近邻算法，它是由Cover和Hart在1968年提出来的。 KNN是Machine Learning领域一个简单又实用的算法，它是一种非参方法。即不必像线性回归、逻辑回归等算法一样有固定格式的模型，也不需要去拟合参数。同时它既可用于...
【Basic】KNN （K-最邻近）分类算法
VLyb
01-24 862
KNN 算法介绍 导引 在机器学习中，通过不断减少偏差来实现对“神秘函数”逼近的方法非常常见，但这可能会出现陷入“局部最优解“的问题，导致这个问题的根本原因在于这种训练方法总是”走一步看一步“，也就是通常所说的”缺乏大局观“。 想要有大局观也好办，只要设计一套机器学习算法，能够先获得某种全局性的统计值，然后在全局统计值的基础上完成分类等预测工作，就可以避免陷入局部最优解了。 回忆一下， Logistic回归的核心机制就是用损失函数和优化方法来不断调整线性函数的权值，从而拟合“神秘函数”,而偏差可谓是这套机制
基于Zoom-FFT 的Quinn 频偏估计算法
最新发布
航天领域资深码农，型号经验丰富，一线干货分享
10-15 888
Zoom-FFT的处理过程是对信号进行频谱搬移，去除不需要的高频分量，只保留实际分析所需要用的频段，并且以较低的采样频率对频谱搬移后的信号进行重新采样，再对其进行FFT分析。改进频偏估计算法的精度由精估计的精度所决定，在精估计过程中频谱分辨率随着采样率的降低而降低，故估计精度也得到了提高，最大估计误差的绝对值小于。此基于Zoom-FFT 的Quinn频偏估计算法的估计范围由第一次的粗估计决定，对于DQPSK 信号，此改进算法的频偏估计范围为。，是之前的FFT 估计算法的S倍。，精估计过程的理论估计误差为。
基于改进的Quinn测频算法及其FPGA实现.pdf
07-13
基于改进的Quinn测频算法及其FPGA实现.pdf
数字电路：奎因-麦克拉斯基算法
程序狗的成长之路
05-15 7625
在之前，我们使用卡诺图来找到一个系统的布尔表达式，但这只适用于变量较少的情况，如果遇见大量的变量，使用卡诺图化简的方式就会变得非常复杂，之前从四个变量升到五个变量就使得卡诺图多了整整一层，难以想象继续下去会是多么庞大的工作量 奎因麦克劳斯基法(Quine-McCluskey method)就是用于简化大量变量的一种手段，因为用的并非图表，这也是相对来说比较适合计算机编程的方式，接下来，我们将逐步介绍这种方法的应用流程。 奎因-麦克拉斯基算法（Quinine-McCluskey Algorithm）：这种
fft 估计载波频率程序_基于FFT相位差的载波估计算法仿真与改进
weixin_31834087的博客
02-15 1204
引言1载波恢复对相干解调的接收机是必须的,其性能好坏直接影响到接收机的误比特率性能。对于突发信道,宜采用开环的方式快速估计出载波频率和相位。常见的开环载波估计算法主要分为两类:时域类和频域类两大类。时域类算法方面,Kay算法[3]实现简单,但工作门限很高,不适用于低信噪比条件。Fitz算法[4]具有很好的低信噪比性能,但具有以下三个方面缺点:适应的频率范围有限;运算量随观察区间长度的增加迅速增长;...
KNN算法实验报告.pdf
10-30
KNN 算法实验报告 KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习领域中的一种常用算法，属于监督学习算法的一种。该算法的核心思想是，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...
matlab、python：基于KNN算法的电影分类与约会配对
04-30
1. **基本概念**：KNN算法基于“物以类聚”的思想，即一个样本点的类别由其最近的K个邻居共同决定。这里的“近”通常是指欧几里得距离或曼哈顿距离等度量方式。 2. **分类过程**：对于未知类别的数据点，计算它与...
java实现基于knn算法和MapReduce实现电影网站用户性别预测项目源码+文档说明
11-06
java实现基于knn算法和MapReduce实现电影网站用户性别预测项目源码+文档说明java实现基于knn算法和MapReduce实现电影网站用户性别预测项目源码+文档说明java实现基于knn算法和MapReduce实现电影网站用户性别预测项目...
KNN算法详解
03-12
KNN算法详解，了解什么是KNN，以及KNN算法在ML中的应用。
频率的工程测量01 - Rif算法的构造
含光左卫的工作笔记集
08-02 1163
频率的工程测量尝试。频率估计的途径 Abatzoglou最大似然估计最大似然估计（Maximum likelihood ML）算法 FFT频谱泄露、栅栏效应 信噪比较低时误差很大 基于FFT的插值算法 三谱线插值法 迭代差值法 抛物线内插 双线性对称频率内插 Rif算法★ 异频相位处理 全相位时移相位差频率估计 能量重心矫正法 相位差分算法 频谱细化方法的Zoom‑FFT算法★ 线性调频变换CZT算法★ ML慢而精确。RIf快，Zoom-FFT, CZT性能很好但无法满足实时解析场景。
KNN(k-nearest neighbor的缩写)最近邻算法原理详解
热门推荐
春华秋实
08-24 9万+
k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。 基于实例的学习 已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。 从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。 基于实例的...
用于大数据分类的KNN算法研究
boom_j的博客
12-20 7845
随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来，人们迫切需要研究出更加方便有效的工具对收集到的海量信息进行J决速准确的分类，以便从中提取符合需要的、简洁的、精炼的、可理解的知识。口前关于这方而的研究已经取得了很大的进步。现有的分类算法有很多种，比较常用的有KNN,Native Bayes, Neural Net 、SVM,LLSF 等方法。         针对这些算法处理大规模数据时存在的问题，国
KNN的算法代码，识别英文字母，内有详解
wuxulong123的博客
11-24 2755
import os from numpy import * from os import listdir import operator import numpy as np def read_file(filename): file=open(filename) sample_mat=zeros((1,7500)) for i in range(75): linestr=file.re...
几种优化（求最优解）算法的比较
quinn1994的博客
06-21 4万+
遗传算法：优点是能很好的处理约束，能很好的跳出局部最优，最终得到全局最优解，全局搜索能力强；缺点是收敛较慢，局部搜索能力较弱，运行时间长，且容易受参数的影响。 遗传算法适合求解离散问题，具备数学理论支持，但是存在着汉明悬崖等问题。 模拟退火：优点是局部搜索能力强，运行时间较短；缺点是全局搜索能力差，容易受参数的影响。 爬山算法：显然爬山算法较简单，效率高，但是处理多约束大规模问题时力...
KNN算法理解
UESTC_C2_403的博客
07-07 4545
最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习。  一 . K-近邻算法（KNN）概述      最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个
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