对于腾讯课堂NEMO老师在讲解KNN算法说KNN严格意义上来说不是一个学习过程的理解

最新推荐文章于 2022-08-20 22:53:24 发布
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本文探讨了KNN算法的本质，指出其不被视为学习过程的原因在于缺乏反向传播及参数更新机制。同时，文章引用Nature论文案例，强调深度学习应用需谨慎，避免实验方法的根本缺陷。
机器学习十大经典算法：朴素贝叶斯图像像素分割实战——Nemo鱼图像分割（python代码+详细注释）
意疏的学习笔记
10-19 1万+
前言   本文所涉是笔者模式识别课的第一次大作业——用朴素贝叶斯来做nemo鱼图像分割。它是用贝叶斯来做二元分类的简单实践，适合用来做贝叶斯算法入门，现将简要理论和笔者所写代码放在这里，供大家参考。不知道有没有朋友有疑问，明明是图像分割，怎么又和二元分类扯上了关系，其实逐像素的图像分割，就是在做分类。当然，这里的分割不是指复杂的语义分割，只是简单的根据灰度或者颜色分布来做区域分割。   贝叶斯理论：机器学习十大经典算法：深入浅出聊贝叶斯决策 任务与数据 数据   图像fish.bmp与掩膜ma
懒惰学习——使用近邻分类（KNN）
littlely_ll的博客
02-04 5412
KNN算法 优点： 简单有效；对数据的分布没有要求；训练阶段很快。 缺点： 不产生模型，在发现特征之间的关系上的能力有限；分类阶段很慢；需要大量的内存；名义变量（特征）和缺失数据需要额外处理。 之所以被称为懒惰学习算法，是因为从技术上说，没有抽象化的步骤。抽象过程与一般过程都被跳跃过去了。由于高度依赖训练案例，所以懒惰学习又称为机械学习。机械学习不会建立一个模型，所以该方法被归类为非参数学习方法
树莓派4B使用NCNN部署Yolov5-lite
deku_desi的博客
06-15 1万+
树莓派成功使用ncnn部署yolov5-lite
论文概述（KNN算法）
hit_buxiaoyu的博客
12-21 1万+
论文概述 论文题目：k-NearestNeighbors on Road Networks: A Journey in Experimentation and In-MemoryImplementation  一、主要内容        K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习中的一个经典的算法。早先的研究中，KNN算法的实现都是基于磁盘的，很少有人研究KN
python 机器学习knn识别数字3
zhl11112222的博客
04-29 445
knn算法概述 简单地说，K邻近算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类 工作原理：存在一个样本数据集合，并且样本集中每个数据都存在标签，也就是我们都知道样本集中每一数据与所属分类的关系，输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本中的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（最邻近）的分类标签。 计算两个向量点A,B之间的距离 d=sqrt[(xA0−xB0)2+(xA1...
在树莓派上建立一个最简单手写体识别系统（一）
masbbx123的博客
01-09 2750
目标，在树莓派上建立一个最简单的手写体识别系统。 规划如下： 1 在PC上做使用tensorflow做一个最简单的softmax模型，把模型参数全部保存下来 2 在PC上，使用python读取模型参数，编写模型代码，使用opencv读取图片，模型预测 3 将代码直接挪到树莓派上运行，并测试模型预测时间 1代码： #coding=utf-8 import tensorflow as
这是一个简单的 Python 实现，使用降阶梯度算法来拟合一条直线 这个例子中，我们将生成一些带有噪声的数据点，然后使用降阶梯度算法找到最佳拟合直线
11-19
在数据科学和机器学习领域中，降阶梯度算法（梯度下降法）是一种寻找函数最小值的优化算法。在本例中，我们利用降阶梯度算法来拟合一条直线，目的是找到一条直线，使其尽可能地贴近一组带有噪声的数据点。这个过程...
【NEMO 海洋模型】NEMO-5.0
最新发布
09-21
NEMO-5.0是该模型的第五个主要版本，该版本在软件架构、算法效率以及海洋过程的描述上都进行了重要的改进和优化。 NEMO模型的核心包括一个三维流体动力学引擎，它能够处理海洋环流、温度、盐度和海冰等物理过程，...
nemo-extensions:一组Nemo扩展
05-12
Nemo扩展 地位 nemo-wallpaper ：（内置于Nemo中） nemo-dropbox：功能 nemo-fileroller：功能 海马：功能 nemo-share：功能性 nemo-pastebin：功能性 nemo-compare：功能 nemo-python（用于Nemo的python绑定）：...
【NEMO 海洋模型】NEMO-PISCES 1D 案例
09-20
NEMO-PISCES 1D案例的文件资料对于那些希望深入学习海洋科学模型、尤其是生物地球化学循环和生态系统动力学的研究生和研究人员来说是宝贵的资源。通过实际操作案例，他们能够获得模型使用经验，培养对复杂海洋系统...
K最近邻算法（KNN）
热门推荐
saltriver的专栏
09-11 5万+
K最近邻 (k-Nearest Neighbors，KNN) 算法是一种分类算法，也是最简单易懂的机器学习算法，没有之一。1968年由 Cover 和 Hart 提出，应用场景有字符识别、文本分类、图像识别等领域。该算法的思想是：一个样本与数据集中的k个样本最相似，如果这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。还是直接讲例子最好懂，一直没找到好的例子，就改造了下Peter Har
基于KNN的数码管数字识别----树莓派上实现
USTB人海的博客
07-07 3061
    树莓派是一个非常好用的工具，在上面可以跑Ubuntu mate系统。这个项目主要是对一个固定设备进行拍照、识别数码管数字，实现对设备的实时数据监测。使用了python+opencv从免驱摄像头获得图像进行分割，识别实现功能。这里要吐槽一下设备商，数据接口不开放真的很烦人。在这个系统里要做以下几件事情：    1、对树莓派刷Ubuntu mate系统    2、安装并配置python+ope...
深度学习第四课笔记
weixin_55979420的博客
08-20 476
knn没有训练过程，他的基本原理就是找到训练数据集里面离需要预测的样本点距离最近的k个值（距离可以使用比如欧式距离，k的值需要自己调参），然后把这k个点的label做个投票，选出一个label做为预测。为了求解线性可分支持向量机的最优化问题，将它作为原始最优化问题，应用拉格朗日对偶性，通过求解对偶问题得到原始问题的最优解，这就是线性可分支持向量的对偶算法。knn只有一个参数k，而svm的参数更多，在线性不可分的情况下（这种情况更普遍），有松弛变量的系数，有具体的核函数。为样本的中的一个点，其中。
机器学习KNN算法原理和应用分析
jameschen9051的博客
05-09 2436
KNN原理解析 K邻近算法(KNN)，是一种非常简单有效的机器学习算法。KNN是通过计算不同特征值距离作为分类依据，即计算一个待分类对象不同特征值与样本库中每一个样本上对应特征值的差值，将每个维度差值求和也就得到了该组数据与样本之间的距离，一般使用欧式距离进行计算，通过对所有样本求距离，最终得到离待分类对象最近的K个样本，将这K个点作为分类依据。 KNN算法是直接对每个样本进行距离计算，因此要求每个特征必须为数值型数据。由于没有训练过程，KNN也是一种弱训练的机器学习算法，只要我们准备足够多的的样本就可
KNN算法优缺点总结，以及机器学习流程的总结
qq_41342577的博客
08-25 1万+
KNN算法作为一个最简单，也是一个很实用的机器学习的算法，日常的使用中也能处理很多问题，这里做一下总结记录 优点 1、KNN可以处理分类问题，同时天然可以处理多分类问题，比如鸢尾花的分类 2、简单，易懂，同时也很强大，对于手写数字的识别，鸢尾花这一类问题来说，准确率很高 3、KNN还可以处理回归问题，也就是预测   缺点 1、效率低，因为每一次分类或者回归，都要把训练数据和测试数据都...
opencv机器学习---KNN篇
爱CV
09-04 1518
原文 https://www.cnblogs.com/denny402/p/5033898.html   knn算法：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41577045/article/details/80302968 OpenCV 3.3中给出了K-最近邻(KNN)算法的实现，即cv::ml::Knearest类，此类的声明在include/opecv2/ml.hpp文件中，...
思考与改进（KNN算法）
hit_buxiaoyu的博客
12-21 5669
思考与改进 论文题目：k-NearestNeighbors on Road Networks: A Journey in Experimentation and In-MemoryImplementation  一、主要内容 K Nearest Neighbor问题是机器学习中的最经典、最简单，同时也相当重要的基础问题之一，其相关领域的算法很多。十分有趣的是，实际应用中效果较好的大多是那些思
【AI数学】kNN(k近邻学习)
木盏
07-16 951
kNN应该算是最简单的有监督学习了。 所以争取在2分钟内看懂，挑战一下[ ^-^] 通俗讲： 要对一个物体分类，就在小本本(训练集)里找出一个差不多特征的物体，看一下这个物体的标签就知道怎么分类了。 比如说： 输入对象是”一个长了胡子的人”，你翻开小本本查到一个外形差不多(也长了胡子)，外貌很接近那么也可以分作一类。 理解了上面的意思，就理解了kNN的一半。kNN是在’小本本’...
在centos7上搭建nemo_go
03-21
<think>好的，用户想在CentOS 7上安装和部署Nemo Go环境。首先，我需要回忆Nemo Go的相关信息。根据引用[2]，Nemo是一个开源项目，项目地址在GitHub。所以用户需要从那里获取源码或者二进制文件。 接下来，我需要考虑系统环境。用户提到的是CentOS 7，所以需要确保所有依赖项在该系统上可用。可能需要安装Go语言环境，因为Nemo Go可能用Go编写，需要编译。不过，引用[2]提到Nemo的配置参数，可能项目已经提供了编译好的二进制文件，或者需要从源码构建。 然后，查看用户提供的其他引用，比如引用[3]和引用[5]涉及到CentOS 7的环境配置，包括yum源的设置，可能相关的依赖安装步骤。例如，安装必要的工具如git、wget，可能还需要安装Docker，因为很多开源项目会用到容器。引用[3]提到Docker的版本是19.03.1，可能需要安装Docker，但不确定是否必须。 另外，引用[1]中的命令是安装yum-utils和一些存储驱动，可能这些是安装Docker的步骤的一部分。用户可能需要先配置好yum源，安装必要的依赖，比如device-mapper-persistent-data和lvm2，这些在Docker安装中常用到。 然后，Nemo的部署可能需要依赖其他服务，比如数据库或者网络配置，但引用中没有提到，可能需要查阅项目文档。由于引用[2]提到Nemo的配置参数，用户可能需要编辑配置文件，设置IP、端口等参数。 步骤可能包括： 1. 安装系统依赖，如git、wget、Docker等。 2. 安装Go环境（如果需要从源码编译）。 3. 克隆Nemo Go的仓库。 4. 配置Nemo的参数文件。 5. 构建或下载二进制文件。 6. 运行Nemo服务。 需要注意权限问题，比如是否需要sudo运行，以及防火墙设置，开放相关端口。此外，可能需要配置数据库，比如MySQL或PostgreSQL，如果Nemo需要的话。但项目文档应详细说明这些需求。 可能的问题点：用户的环境是否满足Go编译的要求，比如Golang版本是否合适。CentOS 7默认的Go版本可能较旧，需要手动安装新版。另外，如果使用Docker部署，可能需要编写Dockerfile或者使用docker-compose，但引用中没有提到相关配置，可能需要参考项目文档。 总结步骤： 1. 准备CentOS 7环境，更新系统。 2. 安装依赖工具和Docker。 3. 安装Go语言环境（如果需要编译）。 4. 下载Nemo Go源码或二进制。 5. 配置Nemo的参数。 6. 启动服务，测试运行。 需要确保每一步都正确，并参考项目文档的具体要求。如果过程中出现错误，可能需要查看日志或调整配置。</think>以下是在CentOS 7上安装和部署Nemo Go的步骤指南： --- ### 一、环境准备 1. **更新系统** ```bash sudo yum update -y ``` 2. **安装基础工具** ```bash sudo yum install -y git wget curl epel-release ``` 3. **安装Docker（可选）** 如果需容器化部署，参考引用[1]安装存储驱动： ```bash sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo sudo yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker ``` --- ### 二、安装Go语言环境 1. **下载Go安装包** ```bash wget https://golang.org/dl/go1.19.linux-amd64.tar.gz ``` 2. **解压并配置环境变量** ```bash sudo tar -C /usr/local -xzf go1.19.linux-amd64.tar.gz echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 3. **验证安装** ```bash go version # 应输出: go1.19 linux/amd64 ``` --- ### 三、部署Nemo Go 1. **克隆仓库** ```bash git clone https://github.com/hanc00l/nemo_go.git cd nemo_go ``` 2. **配置参数** 根据引用[2]，编辑`config.yaml`文件： ```yaml server: host: 0.0.0.0 port: 8080 database: type: sqlite3 path: ./nemo.db ``` 3. **构建项目** ```bash go build -o nemo_go main.go ``` 4. **运行服务** ```bash ./nemo_go --config config.yaml ``` --- ### 四、验证部署 1. **访问Web界面** 浏览器打开`http://<服务器IP>:8080`，确认是否显示Nemo界面。 2. **查看日志** ```bash tail -f logs/nemo.log ``` --- ### 常见问题 - **依赖缺失**：若编译报错，运行`go mod tidy`安装依赖。 - **端口冲突**：修改`config.yaml`中的`port`字段并重启服务。 - **数据库配置**：如需MySQL，参考引用[3]配置数据库参数。 ---
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