KNN模型理论K最近邻分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是: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。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方法虽然从原理上依赖于极限定理，但在类别决
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2024-04-07 06:32:01
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无监督学习相对监督学习（输入进x，有对应的y），没有标注聚类k均值基于密度的聚类最大期望聚类降维潜语义分析（LSA）主成分分析（PCA）奇异值分解（SVD） k 均值（k-means）是聚类算法中最为简单、高效的，属于无监督学习算法核心思想：由用户指定k个初始质心（initial centroids)，以作为聚类的类别（cluster），重
KNN聚类技术图为年龄与收入，是否会购买杂志KNN就是选定一个K为半径，样本为原点的圆，如果圆内那个类别偏多，那么我们就将该样本分为该类。K为超参数，由于我们自己确定。KNN理论基础：同一个集群的客户将表现出相同的行为。所以集群与相邻的客户相同，它不是一种机器学习方法劣势：效率低下，因为不能确定K所以要多次尝试。很难解释为什么使用KNN聚类效果会比naïve prediction的预测好。KNN与
无监督学习一、 无监督学习（unsupervised learning）1. 典型例子：聚类（Clustering）2.无监督学习的重要因素二、 K均值聚类（K-means 聚类）1. K均值聚类算法第一步：初始化聚类质心第二步：把每个待聚类数据放入唯一一个聚类集合中第三步：根据聚类结果，更新聚类质心第四步：算法循环迭代，直到满足条件2. 聚类迭代结束条件3. K均值聚类算法的另一个视角：最小化
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
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2023-10-06 23:02:23
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# androidhaL是驱动吗？
在Android操作系统中，硬件和软件之间的交互是通过驱动程序实现的。驱动程序是允许操作系统与硬件设备沟通的程序。在Android中，android_hardware层（或简称为androidhaL）充当了这种纽带。然而，android_hardware本身并不是驱动，而是一个硬件抽象层（HAL, Hardware Abstraction Layer）。本文将
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些K
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2024-01-08 14:44:42
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kNN 算法是一种基于向量间相似度的分类算法。1. 算法原理 k 最近邻（k-Nearest Neighbor）算法是比较简单的机器学习算法。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空 间中的 k 个最邻近（最相似）的样本中的大多数都属于某一个类别，则该样本也属 于这个类别。k表示外部定义的近邻数量。 举例说明，下图中可以清晰的看到由四个点构成
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2023-10-08 01:19:45
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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
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2023-10-29 11:03:30
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前提条件：需要先引入ddt和data，引入方法如下：1、点击窗口右上角 project interpreter 点击左下角的“+”按钮，（如下图） 2、在新界面中搜索 ddt data，等待页面进行搜索，搜索出点击右下角的 install package 进行安装 如何使用ddt进行数据驱动：1、引入ddt 和data 使用form ddt import ddt ,d
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2024-06-04 21:19:48
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因为stark用到了templates里面的html页面文件，所以要整合在一个app里，在stark里面创建名字为templates的Python Package，将之前的html页面拷贝在stark组件里面的templates里面，然后拷贝stark组件 二、实现crm逻辑CRM即客户关系管理，是指企业用CRM技术来管理与客户之间的关系1、创建数据库在app01应用下的models
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2024-09-20 18:28:22
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# Linux是事件驱动架构吗？
## 介绍
在计算机科学领域，事件驱动架构是一种常见的设计模式，它通过响应用户操作或系统事件来驱动应用程序的行为。Linux作为一种操作系统，也采用了事件驱动的架构。本文将详细介绍Linux是如何实现事件驱动架构的，并提供相关代码示例和解释。
## 事件驱动架构流程
事件驱动架构的基本流程如下所示：
```
graph LR
A(等待事件) --> B(
原创
2024-01-18 04:58:05
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接触 Audio 的这几个月，对控制的理解和对 alsa 框架的理解其中学习的进行总结音频参数Sample：样本长度 (位宽)，音频数据最基本的单位，常见的有 8 位和 16 位。Channel：声道数，分为单声道 mono 和立体声 stereo。Frame：帧，构成一个声音单元，Frame = Sample channel, samplechannel/8 Byte。Rate：又称
第 10 章 数据驱动测试数据驱动测试是自动化测试领域比较主流的设计模式之一，也是高级自动化测试工程师必备的技能之一。数据驱动框架是一种自动化测试框架，其目的在于可以让相同的脚本使用不同的测试数据，测试数据和测试行为（脚本）完全分离，便于测试的维护和扩展。例如，测试登录操作时，需要用到多种用户来登录，然后验证系统的响应是否正确。这里，我们就可以先准备好要登录的用户数据（比如用户名和密码），只需一个
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2023-12-11 11:23:14
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## Lettuce: Redis数据库的优秀驱动程序
Redis是一个流行的开源内存数据库，用于存储和检索数据。为了连接Redis数据库，我们需要使用一个适当的数据库驱动程序。Lettuce是一个优秀的Java Redis驱动程序，提供了高性能和高可扩展性。在本文中，我们将介绍Lettuce的基本概念和用法，并提供一些代码示例来帮助您更好地理解。
### 什么是Lettuce？
Lettu
原创
2023-09-13 07:52:44
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ML-kNN 多标签k近邻算法 MLL Week 1 ML-kNN 多标签k近邻算法 MLL Week 1传统kNN多标签kNN 传统kNN k近邻算法(k-Nearest Neighbour, KNN)是机器学习中最基础，最简单的常用算法之一。其思想非常直接：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中距离最邻近)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。 如
目录前沿一.机器学习与分类问题2.1.数学抽象二.KNN算法思想2.1.核心思想2.2.KNN算法的步骤2.3.工作原理2.4.参数选择2.5.KNN算法实例3.KNN算法的缺点与改进3.1.KNN算法的核心要素3.1.1.KNN的距离计算3.1.2.核心要素：K的大小3.1.3.KNN的缺点改进 前沿 KNN算法即我们常说的K邻近算法(K-nearest neighbors)，从他的表面意思
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
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2024-07-30 13:22:54
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KNN（K-Nearest Neighbor）算法的优劣 KNN算法是机器学习最基础的算法，它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个对象，取其中出现最多的标签作为预测值。 其他更先进的机器学习算法是在训练集上花大量时间训练出一个模型，预测时只要用这个模型直接快速预测，而无需再去处理训练集。而KNN算法恰好相反，其没有训练过程，但在预测过程中要遍历训练集，因而预测花费较
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2024-04-04 12:53:47
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最近在学习《Unix编程艺术》。以前粗略的翻过，以为是介绍unix工具的。现在认真的看了下，原来是介绍设计原则的。它的核心就是第一章介绍的unix的哲学以及17个设计原则，而后面的内容就是围绕它来展开的。以前说过，要学习适合自己的资料，而判断是否适合的一个方法就是看你是否能够读得下去。我对这本书有一种相见恨晚的感觉。推荐有4~6年工作经验的朋友可以读一下。 正题：作者在介绍Unix设计原则时，其中
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2019-11-22 14:50:00
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