内容列表如下：图像分类、数据驱动方法和流程Nearest Neighbor分类器k-Nearest Neighbor验证集、交叉验证集和超参数调参Nearest Neighbor的优劣小结小结：应用kNN实践拓展阅读List item图像分类目标：这一节我们将介绍图像分类问题。所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给
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2024-10-24 14:52:09
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机器学习算法-K最近邻从原理到实现 源码：https://github.com/csuldw/MachineLearning/tree/master/KNN决策树和基于规则的分类器都是积极学习方法（eager learner）的例子，因为一旦训练数据可用，他们就开始学习从输入属性到类标号的映射模型。一个相反的策略是推迟对训练数据的建模，直到需要分类测试样例时再进行。采用这种策略的技术被称为消极学
指数加权平均 (exponentially weighted averges)先说一下指数加权平均， 公式如下：\[v_{t}=\beta v_{t-1}+(1-\beta) \theta_{t}
\]\(\theta_t\)\(v_t\) 是用来替代\(\theta_t\)的估计值，也就是加权平均值\(\beta\)设 \(\beta = 0.9\)\[v_{100} = 0.1 * \thet
一. 图像分类概述难点(1) ViewPoint Variation: 拍摄视角。(2) Illumination: 光照。(3) Deformation: 变形。(4) Occlusion: 遮挡。(5) Background Clutter: 背景干扰。(6) Intraclass Variation: 同类事物的差异化。上述困难导致无法通过硬编码规则对图像达到良好的分类效果。而机器学习的方法
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
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2024-03-21 21:18:18
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1. knn算法定义：对于输入变量x，寻找数据集中距离x最近的k个实例，这k个实例中哪个类的数量最多，就认为输入变量x属于该类。2.距离度量对于knn算法，我们一般选择欧式距离作为距离度量，当然，对于不同的问题，可能会有不同的选择。3.k值的选择k值的选择对于knn的结果具有很大的影响。 如果选择了较小的k值，只有和输入实例较近（相似的）的训练实例才会对预测结果起作用。预测结果会对临近的实例点非常
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2024-06-28 11:44:39
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处理缺失的数据并不是一件容易的事。 方法的范围从简单的均值插补和观察值的完全删除到像MICE这样的更高级的技术。 解决问题的挑战性是选择使用哪种方法。 今天，我们将探索一种简单但高效的填补缺失数据的方法-KNN算法。 KNN代表" K最近邻居"，这是一种简单算法，可根据定义的最接近邻居数进行预测。 它计算从您要分类的实例到训练集中其他所有实例的距离。正如标题所示，我们不会将算法用于分类
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2024-07-19 20:26:12
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一.KNN算法介绍邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓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个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法 。k近邻法是一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分
KNN算法概述KNN(k-nearest neighbor)算法属于机器学习中的有监督分类算法，主要用于分类，是最简单的机器学习算法之一顾名思义，其算法主体思想就是根据距离相近的邻居类别，来判定自己的所属类别。KNN算法思路1、计算测试对象与训练集中所有对象的距离，一般采用欧式距离。 2、找出与计算对象距离最近的K个对象，作为测试对象的邻居； 3、找出这K个对象中出现频率最高的类别，该类别即为测试
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2024-03-31 08:22:22
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1.图是一种网状结构，分为有向图和无向图2.图的顶点表示事件，边表示活动。3.最小生成树算法：3.1 prime算法---从任意一顶点出发，找权重最小的边在带权连通图中V是包含所有顶点的集合， U已经在最小生成树中的节点，从图中任意某一顶点v开始，此时集合U={v}，重复执行下述操作：在所有u∈U,w∈V-U的边(u,w)∈E中找到一条权值最小的边，将(u,w)这条边加入到已找到边的集合，并且将点
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2024-05-17 21:40:48
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分类算法-k近邻算法(KNN)定义：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。来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法计算距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离比如说，a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3)相似的样本，特征之间的值都是相近的。例子：事前数据需要做标准化处理skle
一、k-近邻算法(k-Nearest Neighbor，KNN)概述1、简言之，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。2、工作原理 存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，且样本集中每个数据都存在标签，也就是众所周知样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据以后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后
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2024-07-04 22:44:42
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文章目录定义计算距离公式sklearn k-近邻算法API案例—预测入住位置数据处理 定义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。KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法计算距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离比如说，a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3)K近邻需要做标准化处理s
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2024-08-11 16:31:42
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| 出品小夕 
k近邻近邻算法： 多数表决规则等价于经验风险最小化： 损失函数最小化：一训练数据为基础，通过此类分类规则计算得到 一块区域，有k个训练数据，1,2,3个类别。1>2>3 当此区域判为1，损失函数等于2,3个数和 当此区域判为2，损失函数等于1,3个数和 当此区域判为3，损失函数为1,2个数和 选取损失函数最小的，即个数最多的类别。作为此区域类别。所以此区域判别为1. Kd树： 第一步：
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2024-04-30 16:56:26
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