**2021年6月23日** 今天的目标是学习： 1.序列-索引、切片 2.序列-加法、乘法 3.序列-常用的内置函数序列：索引，切片KNN算法（K-Nearest Neighbors Algorithm）： 什么是KNN算法呢？ 首先从分类上看，KNN算法属于监督型机器学习的算法，从功能上看，KNN算法常用于分类。 其优点有： 准确度高、对异常值不敏感、对数据无需假设（不理解），训练速度快。 其
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2023-06-16 14:27:38
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Spark是基于内存的分布式计算引擎，以处理的高效和稳定著称。然而在实际的应用开发过程中，开发者还是会遇到种种问题，其中一大类就是和性能相关。在本文中，笔者将结合自身实践，谈谈如何尽可能地提高应用程序性能。分布式计算引擎在调优方面有四个主要关注方向，分别是CPU、内存、网络开销和I/O，其具体调优目标如下：提高CPU利用率。避免OOM。降低网络开销。减少I
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2024-05-18 00:38:32
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# SPARK KNN: 用于大规模数据集的最近邻搜索
在大数据处理领域，最近邻搜索是一项重要的任务，其目的是找到给定数据点最接近的邻居。而在Spark框架中，我们可以借助Spark ML库中的KNN算法来实现这一任务。本文将介绍Spark KNN算法的基本原理、应用场景以及如何在Spark中实现它。
## 什么是KNN算法？
KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种简单而
原创
2024-04-02 06:10:02
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1.KNN算法概述用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。2.KNN算法原理 如果K=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形，少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于红色的三角形一类。 如果K
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2024-03-20 16:43:02
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不懂算法的数据开发者不是一个好的算法工程师，还记得研究生时候，导师讲过的一些数据挖掘算法，颇有兴趣，但是无奈工作后接触少了，数据工程师的鄙视链，模型>实时>离线数仓>ETL工程师>BI工程师（不喜勿喷哈），现在做的工作主要是离线数仓，当然前期也做过一些ETL的工作，为了职业的长远发展，拓宽自己的技术 ...
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2021-01-25 00:49:00
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KNN算法原理详解KNN算法1.1 解决监督学习中分类问题的一般步骤1.2 什么是消极(惰性)的学习方法2 首先从一个实例讲起3 KNN分类算法入门3.1.1算法综述3.1.2算法思想3.2 KNN三要素详解3.2.1 关于距离的衡量方法3.2.2 K值的选择问题3.2.3 分类决策的准则4 算法步骤详解4.1 KNN算法的步骤4.2 算法的优缺点5 补充:KDTree5.1 构造KD树的算法5
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2024-03-25 07:12:47
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一、近 邻 算 法 (KNN)原理: 工 作 原 理 是 ： 存 在 一 个 样 本 数据 集 合 ， 也 称 作 训练 样 本 集 ， 并 且 样 本 集 中 每 个 数 据 都 存 在 标 签 ， 即 我 们 知 道 样 本 集 中 每 一 数 据与 所 属 分 类 的 对 应关系 。输 人 没 有 标 签 的 新 数 据 后 ， 将 新 数 据 的 每 个 特 征 与
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2024-04-24 15:45:01
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KNN算法是机器学习里面常用的一种分类算法，假设一个样本空间被分为几类，然后给定一个待分类所有的特征数据，通过计算距离该数据的最近的K个样本来判断这个数据属于哪一类。如果距离待分类属性最近的K个类大多数都属于某一个特定的类，那么这个待分类的数据也就属于这个类。 Contents 1. KNN算法介绍 2. KNN算法的C++实
原创
2023-05-31 14:58:09
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本文参考：常用数据挖掘算法总结及 Python 实现，机器学习实战，以及网友算法思路： 存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本中每个数据都存在标签，即我们知道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后，将新数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本集中前k个最相似的数据，这就是k-
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2024-06-10 10:30:13
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KNN算法：近朱者赤近墨者黑一个例子：KNN原理又一个例子：使用KNN预测鸢尾花类型1、数据加载2、加载训练数据与测试数据3、使用sklearn的KNN进行预测4、检查一下预测的正确率 一个例子：KNN原理设想一个场景在一个小镇上有两个小区，一个是高档小区，另一个是贫民区，两个小区中间有一条河流。某一天，这个小镇上新来了一户人家，在不接触这家人的情况下，你怎么判断新来的这家是不是富人呢？俗话说“
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2024-03-31 22:04:10
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一、KNN算法简介： 用一句通俗易懂的话来形容KNN算法，便是：“近朱者赤，近墨者黑”。为什么这么说呢？看看它的的算法原理吧。 算法原理：计算测试样本与每个训练样本的距离（距离计算方法见下文），取前k个距离最小的训练样本，最后选择这k个样本中出现最多的分类，作为测试样本的分类。如图所示，绿色的为测试样本，当k取3时，该样本就属于红色类；当k取5时，就属于蓝色类了。所以k值的选择很大程度影响着该算法
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2024-03-19 17:00:40
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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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2024-04-11 13:07:47
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KNN算法问题提出依旧是分类问题，现在有了一数据集，数据集中的每个数据都有一个标签，那么多对
原创
2022-07-01 10:06:00
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#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.patches import Circle
from sklearn.neighbors import KDTree
np.random.seed(0)
points
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2020-10-12 11:03:00
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上次说道分类和预测的过程：1、将“训练算法”应用在“训练集”上，得到“模型”。2、用测试集测试“模型”，甄别出误差小于预期的最优模型。3、把模型应用到目标数据上 量的动物信息
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2023-04-25 20:10:49
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记得读研那会，接触过这个算法，算法原理还是比较容易理解，类似机器学习中的预测，在给定的一堆数据，预测当前节点的分类。计算距离，然后排序，计算最相似的分类。
import java.util.Arrays;
/**
* KNN又名临近算法
* 实现步骤：
* 1. 首先计算出所有的临近距离值
* 2. 对临近值进行排序
* 3. 选出临近值最小的K个数
* 4. 投票选出结果
*/
public
原创
2021-07-28 09:14:39
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主要内容什么是KNN，KNN用来解决哪类问题KNN实现的步骤KNN实战应用KNN介绍KNN（K-Nearest Neighbor）算法，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了。K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要的。那么最近的邻居又是怎么回事呢？其实啊，KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。图中绿色
原创
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2022-08-17 12:50:02
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kNN算法将样本分到离它最相似的样本所属的类。算法本质上使用了模板匹配的思想。要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计这些样本的
原创
2018-08-21 14:53:56
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K-最邻近算法总结 1.基本介绍 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)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...
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2013-11-10 22:26:00
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KNN算法全名为k-Nearest Neighbor，就是K最近邻的意思。算法描述KNN是一种分类算法，其基本思想是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。算法过程如下：1、准备样本数据集（样本中每个数据都已经分好类，并具有分类标签）；2、使用样本数据进行训练；3、输入测试数据A；4、计算A与样本集的每一个数据之间的距离；5、按照距离递增次序排序；6、选取与A距离最小的k个点；7、计算前k个点所
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2024-02-29 11:20:34
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