在前面的博客中，对鸢尾花数据集以及手写字体数据集进行了分析，knn算法对于较大的数据集也能有比较好的预测结果，但是比较困扰的问题是，对于其中的一些参数的设置，怎样才算好的呢，什么样的参数才能让这个算法更加高效呢？对此进行了如下总结。1. algorithm1.1 4种算法在建立knn模型的时候，对于搜索最近的k个点，可以采取不同的算法：暴力搜索brute 该算法会计算待测样本和样本集中所有样本的距
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2024-08-11 17:00:15
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KNN算法K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法。它的思想是： 在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类。kNN算法三要素： k值的选取，距离度量的方式和分类决策规则KNN算法的步骤： 1、收集数据集
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2023-09-15 21:58:08
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在
深度学习中，有许多不同的深度网络结构，包括卷积
神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。
在计算机视觉领域，对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果N网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发，目前已成功用于机器视觉等领域中。
技术博客Towards Data Science最近发布了
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2024-08-14 09:16:19
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做dl也有一段时间了，积累了一些经验，也在网上看到一些别人的经验。 为了面试，结合知乎上面的问答，我也总结了一下，欢迎大家补充。知乎 深度学习调参有哪些技巧？一. 初始化 有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到70%多，仅仅改成xavier，acc可以到98%。二.从理解CNN网络以产生直觉去调参数的角度考虑，应该使用可视化 可视化（知乎用户 杨军）1.Visualize L
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2024-04-07 08:42:23
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KNN算法概述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，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分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算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。更有用的方法是将不同距
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2024-04-29 21:17:00
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写在前面1.KNN算法的重点在于三个参数的选择：K的取值、距离度量方法以及分类决策方法2.之所以要从KNN进行优化发展成KDTree是因为需要对k维空间进行一个快速检索（优化KNN检索的开销）。3.KDTree本质上还是二叉树，表示对k维空间的一个划分，其每个节点对应于k维空间划分中的一个超矩形区域。利用KDTree优化检索的过程是因为它可以省去对大部分数据的搜索过程，从而减少搜索的计算量。一.K
cnn调参技巧记录，好的参数不光可以加速模型收敛，而且可以有效的避免很多错误。当然在很多简单任务中可能完全随机的模型初始参数，简单的一些建议学习率以及动量都可以得到一个比较满意的结果，比如单一，简单的降质模型下的图像生成，类别简单少量的一些分类任务等，不好的初始化参数是可以应对简单任务的。但是对于复杂任务就很难了，因为初始化参数选择的不好，导致结果十分不可控。因为不好的初始化参数导致结果很不可靠，
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2024-04-25 13:03:25
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在kNN算法中 k参数被封装成n_neighbors参数之前我们都是随意的传递3,5.究竟传什么参数最好，这就涉及机器学习非常重要的问题：超参数超参数：运行学习机器学习算法之前，需要指定的参数例如kNN算法的k与超参数对应的是模型参数模型参数：算法过程中学习的参数 kNN算法只有超参数，没有模型参数机器学习工程师要做的一个就是调参，就是调超参数因为是在算法运行前需要我们运行的参数寻找好的
目录一 更多优化算法回顾1.AdaGrad算法2.RMSProp3.Adam4.自定义优化算法二.激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLu4.Leaky-ReLU5.ELU6.maxout三.网络初始化四 批归一化五 数据增强六 其他调参技巧一 更多优化算法回顾随机梯度下降局部极值鞍点问题动量梯度下降问题受学习率影响很大（如果学习率设置过大，收敛很慢）每一个维度得学习率一样（a是针对全局
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2024-03-22 14:02:23
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目录1、k近邻算法 KNN1.1、核心思想1.2、算法流程1.3、距离定义1.3、优缺点1.4、参数和模型参数2、线性回归法 Linear Regression2.1、简单线性回归2.1.1、一类机器学习算法的基本思路2.1.2、回归算法的衡量2.2、多元线性回归2.3、多项式回归 1、k近邻算法 KNNk邻近算法，或者说k最邻近（kNN，k-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分
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2024-09-11 18:52:21
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打完智能车，调了很久teb，总结了一些经验，下面一些我觉得比较实用的调参方法和重要参数，可能会有些遗漏或问题一，动态调参工具可以动态调参，不用每次改yaml文件那么麻烦，但要记住改了什么，它没有保存键rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure二，全局路径要有一个好的导航效果，首先要调出一个比较好的全局路径小技巧：将速度话题重命名为其它，即让小车不动，先调好全局路径
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2024-06-20 12:32:45
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纸上得来终觉浅，仅仅懂了原理还不够，要用代码实践才是王道，今天小编就附上小编自己在学习中实践的KNN算法。KNN算法伪代码：对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作：（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；（2）按照距离递增次序排序；（3）选取与当前点距离最小的k个点；（4）确定前k个点所在类别出现的频率（5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类；Python代码如
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2023-09-18 18:58:57
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KNN简介来自百度百科 以及 mlapp 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，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法
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2023-12-06 16:07:33
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KNN算法是大家做数据分析常用的一种算法之一，这里我给大家分享一下用Python中KNN算法，有点简单，希望大家不要见笑。KNN算法，又叫k近邻分类算法。这里主要用到numpyh和matplotlib两个模块。k近邻分类算法是机器学习、数据分析的一种。同时也是监督算法，就是需要数据。就是每个数据都要有对应的含义。但是KNN不会自主学习。numpy是数据分析，机器学习等一个常用的模块。matplot
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2023-12-12 16:43:15
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前言:这篇文章主要为大家详细介绍了python实现KNN分类算法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，希望对各位有所帮助。一、KNN算法简介邻近算法，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
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2023-06-29 13:59:38
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1、KNN算法概述 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，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分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。 2、KNN算法介绍 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配
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2023-07-04 21:34:51
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在数据科学领域，模型的性能调优是一个至关重要的步骤。特别是当我们选择像 LightGBM 这样的高效模型时，如何调节超参数以实现最佳性能会直接影响到模型的结果。为了实现这一目标，我利用了粒子群算法（PSO）进行 LightGBM 的超参数调节。在这篇博文中，我将分享整个过程的详细记录。
### 背景描述
在过去的几年中，随着数据科学的快速发展，各种机器学习框架和模型层出不穷。2017 年，微软
"Editor$Edit$txbTitle":"这是绕过登录的标题：北京-宏哥"， 以上所述是小编给大家介绍的python接口自动化参数关联接口详解整合，}r2 = s.post(url2， 'XXX') # 填上面抓包内容c.set('.Cnblogs.AspNetCore.Cookies'，希望带小伙伴进一步巩固胜利的果实，那我们想办法将这个参数提取出来就可以了 二、提取参数 1、我们需要的参
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2023-10-14 23:03:04
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简介NNI是微软的开源自动调参的工具。人工调参实在是太麻烦了，最近试了下水，感觉还不错，能在帮你调参的同时，把可视化的工作一起给做了，简单明了。然后感觉很多博客写的并不是很明白，所以打算自己补充一下。如果觉得解决了你的一些问题，请收藏关注。本文分为以下两个部分：如何安装并使用NNI调试经验 & 错误汇总第一步：安装nni的安装十分简单。通过pip命令就可以安装了。并且提供了example供
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2024-05-22 21:15:40
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目录一、绘图函数中的参数（以plot为例1.'Color'2.'LineStyle'3. 'LineWidth'5.'MarkerIndices'6.'MarkerEdgeColor'7.'MarkerFaceColor'8.'MarkerSize'9.关于plot的输出二、查看与修改图像属性的函数1.get2.set(1)gcf(2)gca 一、绘图函数中的参数（以plot为例1.‘Color
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2024-04-09 01:16:28
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