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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日积月累第三周第二天。忙碌的四月啊。发现高中所学的数学全部忘光。。。一点印象也没有了。现在用到了，又要重新学习一遍了，看了一些很基础，越看越起劲。。。。数学发现也挺有意思，比起以前学习数学我觉得最大的不同是，自己学的很有意思。 1.正弦定理、三角形面积公式===2R.S△=bcsinA=absinC=acsinB.
余弦定理是揭示
三角形边角关系的重要定理，直接运用它可解决一类已知三角形
k近邻：两个样本足够相似的话就有更高的概率属于同一个类别，看和它最相似的k个样本中那个类别最多 对KNN来说训练集就是模型 寻找超参数：领域知识、经验数值、实验搜索距离 p=1，2，3…KNN中距离的应用由此引入距离权重，权重为距离的倒数，这也是一种超参数weights=‘uniform’ ‘distance’ 
天道有轮回，苍天饶过谁！！！其实数学在我们生活当中或者是工作当中，其实用的地方非常之多，我们今天就来聊一下三角(反三角)函数在javascript中的应用。先看一下勾股定理 根据勾股定理可以得出 再看几个APIMath.pow() 平方/立方
Math.pow(2,3) // 2的立方
Math.pow(2,2) // 2的平方 Math
能干什么？ 文章去重，语句去重，提取关键词（文章摘要，页面指纹），图片识别，语音识别想要做一个相似度，最重要的是什么？ 必须得到一个度量：计算个体之间的相似程度（分数，0-1之间，0代表完全不同，一代表完全一样） 相似度值越小，距离越大，相似度值越大，距离越小 两方面考虑： 文本角度 语义角度 例如：这个菜真好吃 这个菜真难吃  
# coding: utf-8
import collections
import numpy as np
import os
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
def cos(vector1,vector2):
dot_product = 0.0;
normA = 0.0;
normB = 0.0;
原创
2023-05-31 10:46:06
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前言余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中。用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，反之越接近0就表示两个向量相似度越低，这就叫"余弦相似性"。正文重温余弦定理先简单的重温一下高中数学知识，余弦定理 这个公式大
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2024-03-22 13:55:54
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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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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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设a为预测点，b为其中一个样本点，在向量空间里，它们的形成的夹角为θ，那么θ越小，就说明a点越接近b点。所以我们可以通过考察余弦相似度来预测a点的类型。
原创
2024-06-20 15:54:54
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# 余弦相似度算法在Java中的应用
在自然语言处理和信息检索中，余弦相似度算法是一种非常重要的相似度度量方法。它通过计算两个向量之间的余弦值来判断它们的相似程度，尤其在文本处理（如文档分类、推荐系统等）中得到了广泛的应用。本文将介绍余弦相似度算法的基本原理，并提供一个Java实现示例，最后结合状态图和序列图对算法的工作流程进行可视化展示。
## 1. 余弦相似度的定义
余弦相似度衡量的是两
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
精选
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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机器学习–KNN（scikit-learn,sklearn）KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，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。该方法的思路非常简单直观：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。该方法在定类决策上只依据最邻近的
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2024-05-17 08:27:39
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Kth Nearest NeighborK临近算法是我个人认为的最简单直接的一种有监督的分类算法。KNN算法的思想其实非常的intuitive，俗话说的好：“近朱者赤近墨者黑”， KNN就将这句古语利用的淋漓尽致。下面我们详细展开Model DetailKNN算法的流程为：给定一个待预测的样本，在数据集中找到距离样本最近的个样本，然后利用这个样本进行预测。如果是分类问题，就采用“Voting”的方
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2024-04-22 10:21:00
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