文章目录一、具体含义二、特点三、基本思路四、具体步骤五、实现代码 一、具体含义KNN是K-Nearest Neighbor的英文简写，中文直译就是K个最近邻，有人干脆称之为“最近邻算法”。字母“K”也许看着新鲜，不过作用其实早在中学就接触过。在学习排列组合时，教材都喜欢用字母“n”来指代多个，譬如“求n个数的和”，这里面也没有什么秘密，就是约定俗成的用法。而KNN算法的字母K扮演的就是与n同样
一、简单的算法1、KNN kNN的思想如下：对于一个个案，找到它附近的k个个案（邻居），把这些邻居的类别的众数作为自己的类别。 KNN的特点：kNN不具有显式的学习过程，它直接基于实例对样本进行预测（惰性学习的代表)；kNN是非参数学习算法，
一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。二.KNN算法介绍 KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一
k近邻法（KNN）knn是一种基本的分类与回归方法，其分类思想在于给定一个训练数据集，对一个新的输入实例，如果能在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，并且这k个实例的多数属于某个类，那么就把这个新的输入实例分为这个类。knn需要注意的几个术语：邻域、距离、位置、维度(影响着模型的复杂度)，下面是knn大致的一个内容。 补充： 设特征空间X是n维实数向量空间Rn，xi，xj∈X，xi=(x
K近邻算法是我们学习机器学习时的第一个算法，K近邻算法不像其他算法那样需要建立一个显式的算法模型，但是掌握K近邻算法的原理非常重要。1.K-近邻(KNearestNeighbor,KNN)算法简介：对于一个未知的样本，我们可以根据离它最近的k个样本的类别来判断它的类别。以下图为例，对于一个未知样本绿色小圆，我们可以选取离它最近的3的样本，其中包含了2个红色三角形，1个蓝色正方形，那么我们可以判断绿
K-近邻算法：如果K = 3，绿色圆点最近的3个邻居：2个红色三角，和1个蓝色矩形，少数从属多数，基于统计的算法，判定绿色圆点为红色三角一类。如果K = 5，绿色圆点最近的5个邻居：2个红色三角，和3个蓝色矩形，少数从属多数，基于统计的算法，判定绿色圆点为蓝色矩形一类。 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
GNN - Graph Neural Network 图神经网络
图神经网络先导概念传统机器学习与图神经网络的关系传统机器学习数据类型：矩阵、张量、序列、时间序列；但是现实生活中的数据更多是图的结构；现实的数据可以转化为图的形式（包括传统机器学习数据），图机器学习问题可概括为节点分类问题，边预测问题传统机器学习技术假设样本独立同分布，因此传统机器学习技术
简单的说，K近邻算法是采用不同特征值之间的距离方法进行分类。 该方法优点：精确值高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 适用范围：数据型和标称型 现在我们来讲KNN算法的工作原理：存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本中每条数据都存在标签
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2023-07-07 23:35:02
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关于kNN的一切@(神经网络) 文章目录关于kNN的一切kNN定义kNN思想Implementation of kNN总结不要脸环节 kNN定义在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法，K Nearest-Neighbor ）是一种用于分类和回归的非参数统计方法[1]。在这两种情况下，输入包含特征空间（Feature Space）中的k个最接近的训练样本。
——Wik
论文地址：How Powerful are K-hop Message Passing Graph Neural Networks一.论文概述近些年，从空域角度定义的图神经网络（Graph Neural Network, GNN）的工作较多。该类GNN大都遵从经典的消息传递范式，即节点聚合来自本身1-hop邻居的消息并结合自己的特征来生成自己新的节点特征，作者称之为1-hop消息传递。对GIN等工
KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例出现时，直接在训练数据集中找k个最近的实例，把这个新的实例分配给这k个训练实例中实例数最多类。KNN不需要训练过程，在类标边界比较整齐的情况下分类的准确率也很高。K
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2023-08-17 19:23:25
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首先先介绍一下knn的基本原理：KNN是通过计算不同特征值之间的距离进行分类。整体的思路是：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。K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN算法要解决的核心问题是K值选择，
KNN-k最近邻KNN(K-NearestNeighbor)–k最近邻，NN代表神经网络的意思 k最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居表示核心思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并且具有这个类别样本的特性。算法三要素k值的选取 距离度量的方式 分类决策规则k值的选择对于k值的选择，没有一个固定的经验
目录实验目标案例内容介绍实验步骤1、导入实验所需的sklearn包，导入numpy，进行矩阵计算2、提供简单的数据结构进行后续的KNN算法验证3、KNN算法的内容4、调用KNN算法5、训练数据6、预测结果，可以查看分类结果实验目标了解KNN算法的基本思想；能够使用SKlearn实现KNN算法。案例内容介绍KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似
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2023-09-03 14:21:36
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深度学习-神经网络：DNN（Deep Neural Networks=Fully Connected Neural Net==MLP，深度神经网络=全连接神经网络=多层感知器）一、神经网络的介绍1. 人工神经网络的概念2. 神经元的概念3. 单层神经网络4. 感知机（多个输入，一个输出==>设置一个阈值可用于二分类）5. 多层神经网络6. 激活函数（增加模型的非线性分割能力）7、神经网络示
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2023-09-15 21:50:43
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总结包括Kohonen网络的基本介绍，以及实现原理，并绘制算法的实现步骤。基本信息Kohonen网络（KN，也称之为自组织（特征）映射（SOM/SOFM：self organising (feature) map））它是由自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特性并自动聚类。由两层前馈神经网络组成，包括输入层和输出层。输入层与输出层之间通过神经元进行双向连接，将输入在输出
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2023-08-06 12:09:57
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“学习”目的：从训练数据中自动获取最优权重、偏置参数，使得损失函数达到最小。▲注：若有100个训练数据，要把100个损失函数的总和作为学习的指标。即： 假设有N个数据，tnk表示第n个数据的第k个元素的值，ynk是神经网络的输出，tnk是监督数据。得到E为单个数据的平均损失函数。 ▲注：为使损失函数达到最小，需要计算权重、偏置参数的导数（准确的说是梯度），然后以这个导数为指引，逐步更新参数的值。
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2023-08-30 19:00:00
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神经网络人工神经网络（英语：Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural Network，NN）或类神经网络，在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种
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2023-07-06 14:46:17
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RNN——循环神经网络为什么需要RNN（循环神经网络）他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。RNN结构首先看一个简单的循环神经网络如，它由输入层、一个隐藏层和一个输出层组成：我们现在这样来理解，如果把上面有W的那个带箭头的圈去掉，它就变成了最普通的全连接神经网络。x是一个向量，它表
“Does the Past Predict the Future?” ——《Economist》今天，我们来一起测试一下大名鼎鼎的深度神经网络DNN，依然使用我们常用的人工智能学
