目录kNN 算法的算法流程kNN 算法的优缺点 实现kNN算法kNN 算法的算法流程假设现在有这样的一个样本空间，该样本空间里有宅男和文艺青年这两个类别，其中红圈表示宅男，绿圈表示文艺青年。如下图所示：其实构建出这样的样本空间的过程就是 kNN 算法的训练过程。可想而知 kNN 算法是没有训练过程的，所以 kNN 算法属于懒惰学习算法。假设我在这个样本空间中用黄圈表示，如下图所示：现在使
转载
2024-07-24 20:33:43
24阅读
各种算法的应用场景的使用；简单数据，稀疏数据适用简单模型（LR，linearSVM等），连续数据，复杂数据用复杂模型； 各种算法的应用场景介绍： KNN的使用场景：需要一个特别容易解释的模型时；比如需要向用户解释原因的推荐算法 &nbs
转载
2024-06-29 09:25:08
41阅读
写在前面本人python菜鸟，最近在学习机器学习。因为实在太菜，代码里的有些函数不太懂，希望能够边写边加深理解吧。我用的学习资料是MLP_机器学习实战，资源放在下面，有需要的童鞋可以自行下载哈~~https://pan.baidu.com/s/1jbFZ2YMrC7X2ZvJJJbL0hA 提取码：gjif概述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。优点：精度高、对异常值不敏感、无数
KNN工作原理假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条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数据对应的特征进行比较。计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。对求得得所有距离进行排序（从小到大，越小表示越相似）。取前K（K一般小于等于20）个样本数据对应的分类标签。 3.求K个数据中出现次数最多的分类标
转载
2024-04-14 09:56:59
61阅读
并行计算实现KNN算法零.环境GPU型号为GTX1050,详细信息如下: Device 0: "GeForce GTX 1050"
CUDA Driver Version / Runtime Version 11.1 / 11.1
CUDA Capability Major/Minor version number: 6.1
Total amount
《机器学习实战》 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。适用数据范围：数值型和标称型。 工作原理：存在一个样本数据集（训练样本集），且样本集中每个数据都存在标签，即知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后提取样本集中特征最相似（
转载
2024-05-08 14:58:21
99阅读
KNN-k近邻回归，K-NearestNeighbour:k个最近的邻居。每个样本都可以用它的最接近的K个邻近值来代表。首先引入问题？面对如下数据，我们该如何将电影分类呢？ 通过对比打斗镜头和接吻镜头，一方大于另一方，也就是说，这个电影与某一特征非常接近，并且有大量的出现次数，就可判断。当我们在数据集中判断数据特征属于哪一类别，就需要以上方式，Knn算法。算法说明：输入没有标签的新数据，
转载
2024-07-21 01:32:46
0阅读
人工智能实验（A*，BP）实验一 A*算法一、实验目的：熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。二、实验原理：A算法是一种启发式图搜索算法，其特点在于对估价函数的定义上。对于一般的启发式图搜索，总是选择估价函数f值最小的节点作为扩展节点。因此，f是根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的，所以，可考虑每个节点n的估价函数值为两个分
KNN 学习与总结引言一，KNN 原理二，KNN算法介绍三， KNN 算法三要素1 距离度量2. K 值的选择四， KNN特点KNN算法的优势和劣势KNN算法优点KNN算法缺点五， KNN 算法实现1. 线性扫描2. kd 树实现3. 球树实现六， sklearn实现KNN算法七， 实战代码 引言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
转载
2024-04-19 15:11:46
251阅读
机器学习应用篇（二）——KNN 文章目录机器学习应用篇（二）——KNN一、KNN分类中k值的作用二、KNN分类——鸢尾花数据集三、KNN回归四、马绞痛数据——KNN数据预处理+KNN分类pipeline 一、KNN分类中k值的作用#%%KNN做分类
#库函数导入
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.c
转载
2024-09-20 01:05:13
93阅读
KNN分类模型 分类：将一个未知归类的样本归属到某一个已知的类群中 预测：可以根据数据的规律计算出一个未知的数据 概念： 简单地说，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（k-Nearest Neighbor，KNN）通俗的说 训练模型是找出分类的规律，特征数据相近的为一类。预测数据，是看数据临近的其他数据为哪一类，k为获取临近值的数量，数量最多的那一类就是预测数据的分类import
转载
2024-05-08 11:36:33
45阅读
2.1 k-近邻算法概述简单的说，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优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高、空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型数值型：数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值，如0.100，42.001等 (数值型目标变量主要用于回归分析)标称型： 标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假(标称型目标变量主要用于分类)k近
实验内容来源于实验楼： https://www.shiyanlou.com/courses/777/labs/2621/document最近，正在学习CS231n的课程内容，翻看实验楼里有没有什么有趣的实验时，偶然发现这个k-近邻算法的实验。想到这不正是CS231n课程中介绍过的吗， 便想着练练手，在cs231n的assignment1中有实现过，本次实验中有提及具体的应用场景，就想试试看。关于k
转载
2024-04-22 19:49:46
80阅读
今天，做了一个有关Spring的小项目，也从中学习到了一些有关Spring的相关知识以及有了有一些自己的感悟。控制反转所谓控制反转，就是所谓创建对象的控制权被反转到了Spring的框架上。
通常，我们实例化一个对象时，都是使用类的构造方法来new一个对象，这个过程是由我们控制的，而控制反转就是把new对象的工作交给了Spring容器。相比较传统的应用程序的在类的内部主动创建依赖对象，导致类与类之
转载
2024-07-14 06:54:22
59阅读
最近在看机器学习实战这本书，写下博客作为笔记以帮助记忆。 主要内容 一、K-近邻算法概述 二、K-近邻算法–用于平面上的点的分类 三、K-近邻算法–用于手写数字的识别 四、归一化数值的重要性一、K-近邻算法概述概括的说，K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。 它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称训练样本集，并且样本集中每个数据存在标签，即我们知道样本集中每一个数
转载
2024-04-03 08:22:30
242阅读
knn法是一种基本分类与回归方法应用：knn算法不仅可以用于分类，还可以用于回归..1、文本分类：文本分类主要应用于信息检索，机器翻译，自动文摘，信息过滤，邮件分类等任务.2、可以使用knn算法做到比较通用的现有用户产品推荐，基于用户的最近邻(长得最像的用户)买了什么产品来推荐是种介于电子商务网站和sns网站之间的精确营销.只需要定期(例如每月)维护更新最近邻表就可以，基于最近邻表做搜索推荐可以很
转载
2024-04-01 17:48:55
87阅读
HBase原理与实践读书笔记一、概述google三论文1、GFS：Google File System （数据分布式存储）2、MapReduce：Simplefied Data Processing on Large Clusters 数据的分析计算3、BigTale：A Distributed Storage System for Structured Data 高效读写 HBase是在HDFS
转载
2023-11-15 06:51:41
146阅读
一、MNIST手写数字介绍1、获取样本手写数字的MNIST数据库可从此页面获得，其中包含60,000个示例的训练集以及10,000个示例的测试集。它是NIST提供的更大集合的子集。这些数字已经过尺寸标准化并以固定尺寸的图像为中心。下载链接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/样本包含了四个部分:训练集图片: train-images-idx3-ubyte.gz (9.
转载
2024-05-28 11:39:33
34阅读
# Android 应用开发实验报告
在当今快速发展的科技时代，Android 应用开发作为一种重要的软件开发方式，不仅提升了用户体验，也极大地丰富了我们的生活。本文将分享一些 Android 应用开发的基本知识和实验过程，包含代码示例以及图表分析，旨在帮助读者更好地理解这一领域。
## 一、Android 应用开发概述
Android 是一种基于 Linux 的开源操作系统，主要面向移动设
在这篇博文中，我将分享如何进行“Spark应用开发实验报告”的整理过程。随着大数据技术的快速发展，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，已经成为许多数据处理场景的首选。在进行Spark应用开发时，编写实验报告不仅能帮助我们更好地理解应用，还能为后续的优化和维护提供基础支持。
### 背景定位
在现代数据处理环境中，Spark被广泛用于流处理和批处理，适用的场景包括但不限于实时数据
