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
转载
2023-09-03 14:21:36
62阅读
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
转载
2023-10-29 11:03:30
199阅读
重要！重要！重要~一、神经网络（NNet）的动机 神经网络有很久的历史，由感知机（perceptron）模型发展而来。单个的perceptron只能处理线性问题，通过组合（融合）多个perceptron，相当于一层的神经网络，能提高perceptron的能力，很容易实现逻辑与、或、非，以及凸集合，但不能实现异或运算
转载
2023-07-26 22:04:56
191阅读
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
转载
2024-04-22 20:08:39
78阅读
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
转载
2023-10-06 23:02:23
341阅读
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
转载
2023-07-07 23:35:02
0阅读
本次学习笔记主要记录学习深度学习时的各种记录，包括吴恩达老师视频学习、花书。作者能力有限，如有错误等，望联系修改，非常感谢！ 神经网络和深度学习（三）- 浅层神经网络一、神经网络概述(Neural Network networks)二、神经网络的表示(Neural Network Representation)三、计算一个神经网络的输出(Computing a Neural Network's o
转载
2023-07-24 20:50:51
130阅读
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
转载
2023-08-17 19:23:25
399阅读
文章目录远程监督PCNN关系抽取PCNN方法论向量表达卷积层分段最大池化层Softmax层多实例学习Reference Tensorflow2.2实现，见github仓库。 远程监督关系抽取训练集标注成本高，一般使用远程监督方法（半监督）自动标注数据。远程监督假设，若知识库中两个实体具有某种关系，则任何包含这两个实体的句子都具有这种关系。下图为使用远程监督自动标注数据的实例，其中第一句标注正确，
转载
2023-11-12 11:31:29
112阅读
第6章 卷积神经网络卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是在实际应用中最为成功的一种神经网络，其专门用于处理格状结构数据，比如图片数据就可以看成是由像素组成的二维格状数据。之所以称为“卷积”是因为其数据处理方式类似于数学中的卷积操作，该网络也是人工智能领域受生物启发最成功的模型之一，该模型儿乎垄断了机器视觉方面的研究。6.1 卷积操作1.卷积的组成部分：
转载
2023-10-13 00:19:17
128阅读
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，
转载
2024-02-07 09:26:13
521阅读
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
转载
2024-04-11 21:16:08
191阅读
Arm已经在其Cortex-M架构中添加了神经网络处理指令，针对物联网网络外部边缘的产品，例如可以识别少量语音而无需连接到云的设备，例如人声唤醒命令。 “M-Profile Vector Extensions”（MVE）已经在“Helium”品牌下宣布，与该公司的高端Cortex-A内核的Neon SIMD（单指令多数据）扩展非常类似。氦扩展还将处理数字信号处理，提供比现有DSP指令更高的性能，这
转载
2024-02-04 01:45:26
44阅读
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
转载
2023-12-15 17:24:07
1070阅读
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
转载
2023-08-06 12:09:57
140阅读
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
转载
2023-09-15 21:50:43
341阅读
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
转载
2023-07-06 14:46:17
109阅读
“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。
转载
2023-08-30 19:00:00
222阅读
神经网络与机器学习 第11章 k近邻算法 §11.1 算法引入K近邻算法是属于监督学习，不具有显式学习过程，是1968年Cover和Hart提出的[Cover T, Hart P, Nearest neighbor pattern classification, IEEE Trans. On Information Theory, 1967]，至今引用4000多次。KNN算法是一种监督式学习算法，
目录 神经网络的简单介绍1.神经元2.层的运算3.神经网络4.激活函数5.通用逼近定理 神经网络是一个函数（用 f 表示），它试图近似另一个目标函数 g ,可以用一下公式来描述这种关系： x为输入数据；而 θ 是神经网络的参数（权重）
1.神经元神经网络的基本构件，既神经元（或单元）。单元是数字函数，其定义如下： y是输出单元（单值）；f
转载
2023-10-12 23:09:16
107阅读
