1、KNN的决策边界以及K的影响 决策边界分成两大类，分别是线性决策边界和非线性决策边界。拥有线性决策边界的模型我们称为线性模型，反之非线性模型. 随着K值的增加，决策边界确实会变得更加平滑。决策边界的平滑也意味着模型的稳定性。但稳定不代表这个模型就会越准确。虽然决策边界平滑会使得模型变得更加稳定，但稳定不代表模型的准确率更高。
1）KNN算法基础知识：KNN全称K Nearest Neighbor, k是指最近邻居的个数。 俗话说物以类聚，人以群分，我们通常判别一个人是好是坏的方式就是看他周围是一群好人还是坏人。 这个算法也是如此，假如A的周围有一堆好人，我们就认为他是个好人。即使他周围有两个坏人（干扰项），我们也不会把它当成坏人。 而人与人的关系也有远近之分，计算远近，我们就需要用距离来衡量，有时候远亲不如
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2023-10-04 16:32:40
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文章目录前言一、车辆数据集1.车辆数据集示例二、KNN算法1.KNN算法介绍2.KNN算法步骤3.KNN算法优点4.KNN算法缺点5.K值选取6.距离度量6.1 欧式距离6.曼哈顿距离三、代码实现1.数据集1.1数据集随机划分1.2数据集读取2.KNN分类器3.训练3.1使用曼哈顿距离进行训练3.2使用欧式距离进行训练总结 前言本文中的车辆数据集图像于集美大学拍摄。本文中记录了使用KNN算法对车
一、KNN分类思想二、例子一1.情景如下图，这里共有四个点，两个B类，两个A类。[1,1.1]-A 、[1,1]-A 、[0,0]-B 、[0,0.1]-B。现在我们输入点[0,0]，要求KNN分类器帮我们分类，判断点[0,0]是A类还是B类。算法中设置K=3，表示在该图中，计算输入点[0,0]到图中已经分好类的点间的距离，然后按照距离递增次序排序，选取与输入点[0,0]距离最小的k个点（就是已经
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2024-03-29 08:25:58
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文章目录前言一、重要参数1.1 criterion建立一棵树的步骤1.2 random_state & splitter1.2.1 建立树的第五步（建立模型）添加参数1.3 剪枝参数1.3.1 查看对训练集的拟合效果如何1.3.2 max_depth1.3.3 min_samples_leaf & min_samples_split1.3.4 建立树的第五步（建立模型）添加上述参
两个特征的决策边界绘制。 绘制决策边界1.数据处理1.1 数据准备1.2 数据集切分1.3 数据标准化2.绘制决策边界2.1 可视化函数(两个特征)2.2 决策树模型2.3 KNN模型3. 参考链接 1.数据处理1.1 数据准备使用 Iris 鸢尾花数据集，进行分析可视化。平面图只能绘制两个特征，这里我们也取数据集中的两列特征。# 引入数据
from sklearn import datasets
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2023-12-25 14:58:19
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前言：简单介绍KNN算法，sklearn实现机器学习专栏：机器学习专栏 文章目录一、KNN算法原理二、算法参数1、距离2、K值二、sklearn实现KNN 一、KNN算法原理K近邻算法是一种“懒惰学习”（lazy learning），就是你给我一个测试样本，我才需要去处理。与其相反的是“急切学习”（eager learning），即是在训练阶段就对数据进行处理。对于分类问题，KNN算法步骤：计算t
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2024-04-19 21:34:43
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以 sklearn 中的鸢尾花数据集为例来对数据预处理进行说明。鸢尾花数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）、花瓣宽度（petal length）。导入鸢尾花数据集的代码如下：from sklearn.datasets import loa
由于板子太简单，没画原理图，根据版框图和关键元器件分布图后直接画板子，其中一些注意事项记录下，以免时间久了忘记1、加锁功能，关键元器件位置确定下来后要加锁，以免在设计中无意推动了位置，元器件封装是加锁的，可以解锁来修改封装2、网络，板子上所有元器件的的连接都要有网络连接才行，不然会报错，可以通过快捷键D唤出对话框，在网络表中新增加网络，然后将要连接的元器件选择对应的网络连接起来，如果元器件很多不建
# -*- coding: UTF-8 -*-
from random import random ,randint
import math
def wineprice(rating,age):
peak_age = rating - 50
KNN-machine leanring notesKNN 算法简介KNN 算法流程KNN实现过程Sklearn总结 KNN 算法简介kNN(k-NearestNeighbor)，也就是k最近邻算法。顾名思义，所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思。也就是在数据集中，认为每个样本可以用离他最距离近的k个邻居来代表。–百度该算法就是用来找数据点在该纬度的数据空间中，离哪一些点的样本更接近，通过相关
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2024-04-01 15:24:05
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构建一个KNN分类器来进行图像分类K-NN原理介绍K近邻算法(K-NN)算法是一种简单但也很常用的分类算法，它也可以应用于回归计算。K-NN是无参数学习,这意味着它不会对底层数据的分布做出任何假设。它是基于实例，即该算法没有显式地学习模型。相反，它选择的是记忆训练实例，并在一个有监督的学习环境中使用。KNN算法的实现过程主要包括距离计算方式的选择、k值得选取以及分类的决策规则三部分。 1. 距离计
KNN: KNN(K-Nearest Neighbor)是最简单的机器学习算法之一，可以用于分类和回归，是一种监督学习算法。它的思路是这样，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。也就是说，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。K值的选择：对于K值的选择，一般根据样本分布选择一个较小
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2024-03-26 14:38:00
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说到OpenCV的边界处理，少不了要先了解下什么是滤波器。很多处理算法其实都可以归为滤波操作，几乎所有的滤波都涉及到图像边界问题。滤波器和卷积两个术语可以认为是可以互换的。信号处理倾向于使用过滤器这个名称，而数学界倾向于使用内核。经常出现的非线性核的一个例子是中值滤波器，它用内核中间的值取代了像素邻域内的值。滤波器有很多种形状。使用最普遍的滤波器其实就是一个小的二维矩阵，用这种方式表示的滤波器也称
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2024-04-02 15:01:48
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上篇文章对决策树的基本实现过程进行了了解，关键是几种不同的特征划分方式，sklearn的特点就是代码简单，编码比较简洁，而且使用起来很方便，在基本了解决策树的实现过程后，接下来我们用时下比较流行的Sklearn库实现决策树的建模与绘制。首先看一下sklearn的决策树建模与绘图效果，数据还是上一篇里最基础的判断是否为鱼的数据：from sklearn import tr
SO单片机开发指南之18万丈高楼平地起，辉煌只能靠自己， 能不辉煌不要紧，进步收获有就行。边走边取，本文介绍在Protel DXP中PCB图纸中给电路板绘制边框、安装孔和标注的方法。1、给电路板绘制边框电路板的边框是电路板的外边界，边框是怎样的，一般加工出来的电路板的外形就是怎样的。给电路板绘制边框的操作在“Keep-out layer”图层中进行，在此图层里画直线、曲线，形成一个闭合的形状，就是
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2024-04-12 15:49:54
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预备工作说起预备工作，一般总得介绍一下神经网络的结构啥的，这些东西呢我就不多做介绍，从一开始接触这东西，乍一看，一元的神经网络，不就是一个经典的线性规划模型么，（至于线性规划，其实大家高中的时候都学过的，求解坐标系里两个函数交汇的区域的极值之类的题目），多层的神经网络也很类似于线性规划，至少在二元三元平面上看是类似的，都是通过一条条线或者一个个面去划分一个区域进行分类。如下图 线性规划的边都是直的
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2024-01-02 07:20:45
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在CATIA三维软件使用过程中，凸台和倒圆角命令是使用相当频繁的，所以在这里我们优先对这部分进行讲解。一、凸台命令的使用1、打开CATIA软件，选择零件设计模块，对模块零部件进行命名，如图所示，点击确定进入到操作界面。2、进入到操作界面，我们可以看到凸台命令，如图所示。如果操作界面没有，我们可以点击菜单栏里的视图，然后选择工具栏，在工具栏弹出的对话框里选择，基于草图的特征，这时候就会被打上√，成为
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2024-08-09 15:32:30
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K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，是机器学习里面一个经典的算法。其中的K表示最接近自己的K个数据样本就，一般K取奇数，这是为了使投票的时候不会出现平票的情况。算法直观理解：有一个样本空间里的样本分成很几个类型，然后，给定一个待分类的数据，通过计算接近自己最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类。简单理解：由那离自己
文章目录一、KNN简介二、分类任务三、回归任务 一、KNN简介 KNN作为一种监督学习方法，其工作机制为：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练几种与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息进行预测。 上述提到的某种距离度量主要有三种方法：曼哈顿距离、欧式距离和闵可夫斯基距离。在本文中，距离的计算采用的是欧式距离： KNN模型是一种“懒惰学习”的代表，此类学习技术在训练阶段仅
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2024-04-06 10:58:36
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