KNN是机器学习里面的入门基础算法之一，但是它的普适性很强，对于新的问题，把KNN拿出来缝缝补补改改它又能战斗了，所以可以把它当做算法检测标杆KNN思想（人类的比较思维）：要判断一个未知的事物，可以找一个我们知道并且与之最相似的事物，我们就认为它俩是同一种事物。那么具体落到计算机上要怎么实现呢？其最主要的就是要模拟找相似的过程，对于输入的一个向量，可以考虑衡量它与已知数据的距离，如果距离值越小，就
KNN算法是机器学习里面比较简单的一个分类算法了，整体思想比较简单：计算一个点A与其他所有点之间的距离，取出与该点最近的k个点，然后统计这k个点里面所属分类比例最大的，则点A属于该分类。 这次我就打算用knn来实现物品的推荐，还记得前面写的用协同过滤来做商品推荐吗？是不是和knn的实现有点一样呢，都是计算每个实体的与其他实体
# MNIST Digit Prediction with k-Nearest Neighbors
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# This script will load the MNIST data, and split
# it into test/train and perform prediction
原创
2023-05-30 17:23:04
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一、kNN算法分析 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。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。 &nbs
应用场景 对于简单的数字型验证码的自动识别。前期已经完成的工作是通过切割将验证码图片切割成一个一个的单个数字的图片，并按照对应的数字表征类别进行分类（即哪些图片表示数字7，哪些表示8），将各种数字的图片转换成32×32的二值矩阵，并存放在.txt中，每一种数字表示所对应的.txt的文件名为：“数字类标号_序号.txt”。取一部分这样的.txt作为已知样本集，另一部分作为验证集。使用最邻近算法KN
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2024-10-23 09:40:15
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KNN最近邻法的基本思想：一个样本与数据集中的k个样本最相似， 如果这k个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。 步骤：对测试集中的每个样本依次与训练集中的所有样本进行欧氏距离的计算 如原数组距离为 [0.3,，0.5，0.2，0.1，0.4，0.3，0.1]；将所有距离进行从小到大排序（ [0.1，0.1，0.2，0.3，0.3，0.4，0.5]），并找出每个距离在排序之前的原
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2024-04-25 14:49:18
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文章目录一、KNN算法1、算法简介2、基本思想3、应用领域4、算法流程5、欧式距离6、采用并行计算的原因二、MNIST数据集1、基本介绍2、下载方式py input_data模块手动下载二、C语言代码实现存储数据集元素的定义数据集读入(分为图像数据集、标签数据集）欧式距离计算比较函数程序最终实现三、CUDA代码实现 一、KNN算法1、算法简介KNN算法(K-Nearest Neighbor al
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2024-07-31 14:27:45
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引言手写识别也是当前机器学习的一大热点，数字手写识别是手写识别中的基础，我们用到的是knn算法，今天给大家讲一下我的实现方法；环境IDE：Eclipse
语言：Java项目：数字手写识别思路数据采集：我们知道，一张图片可以被看作一个个点组成的矩阵，对于手写数字，我们只要创建一个全0数组当作背景，手写完毕把数字所占区域置为1，就可以保存当作一个样本了，如下图所示。 算法:KNN算法，其距离度量我们
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2023-06-13 21:24:08
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=5681这里，我们用TensorFlow实现一个3层，即输入层、隐藏层、输出层的神经网络。引入相关模块 # tensorflow 自带mnist模块from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_s...
原创
2021-05-20 22:06:57
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这里，我们用TensorFlow实现一个3层，即输入层、隐藏层、输出层的神经网络。引入相关模块 # tensorflow 自带mnist模块from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_s...
原创
2021-05-12 15:23:16
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邻近算法，或者说K最近邻(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个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是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
原创
2021-05-24 11:12:19
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kNN Algorithmimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltraw_data_X = [[3.4, 2.3], [3.1, 1.8],
原创
2023-07-13 16:48:36
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# 使用 PyTorch 实现 KNN（K-Nearest Neighbors）
KNN 是一种简单而有效的机器学习算法，它的原理是通过计算样本之间的距离来分类和回归。在这篇文章中，我们将一起学习如何在 PyTorch 中实现 KNN。我们将按步骤分解整个过程，并使用代码示例来深入理解每一个步骤。以下是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
# 使用 PyTorch 实现 KNN
KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单且有效的分类算法。今天，我们将通过使用 PyTorch 来实现 KNN。本文将向你展示如何一步步实现 KNN，包括必要的代码和详细的注释。
## 流程概述
以下是实现 KNN 的流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-13 05:39:40
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# Python实现KNN算法
## 一、KNN算法简介
KNN（K-Nearest Neighbors，K近邻算法）是一种监督学习算法，用于分类和回归问题。该算法根据样本的特征向量在特征空间中进行分类，即将新样本的特征向量与已知类别的样本进行比较，选择K个距离最近的样本作为预测结果。
KNN算法的基本思想是：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个类别，则该样本也属于这
原创
2023-07-22 16:47:27
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手动实现Promise什么是PromisePromise 是异步编程的一种解决方案，使用Promise对象可以将异步操作以同步操作的流程表达出来，同时可以解决回调地狱的问题一个Promise构造函数// 下面这行代码表示创建了一个【形式上的】异步操作 具体是干什么的并不知道
const p = new Promise()
// 在new promise 时传入functon函数 在functio
1.范数（norm）的简单介绍概念：距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负，自反，三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理解。在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数，向量范数表征向量空间中向量的大小，矩阵范数表征矩阵引起变化的大小。一种非严密的解释就是，对应向量范数，向量空间中的向量都是有大小的，
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2024-09-13 16:45:22
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背景介绍邻近算法，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。 图片源自网络 KNN算法的核心思想是，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
6行代码实现kNN算法监督学习-分类算法-kNNkNN：K最近邻算法，k-Nearest Neighbork个最近的邻居属于：监督学习，分类算法kNN算法思想衡量未知分类点周围邻居的权重然后把它归类到权重更大的那一类较适用于类域交叉重叠的样本kNN算法描述输入k值对未知类别数据集中的每一个点依此执行以下操作
计算当前点与已知类别数据集中的点之间的距离按照距离以递增次序排序选取与当前点距离最小
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2023-11-19 10:35:28
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一、KNN简述KNN是比较经典的算法，也是是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。KNN的核心思想很简单：离谁近就是谁。具体解释为如果一个实例在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最近邻）的实例中的大多数属于某一个类别，则该实例也属于这个类别。换个说法可能更好理解，比如一个一定范围的平面随机分布着两种颜色的样本点，在这个平面内有个实例点不知道它是什么颜色，因此通过它周边的不同颜色的点分布
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2023-07-15 21:42:22
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