1、KNN分类算法KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors Classification），又叫K近邻算法，是一个概念极其简单，而分类效果又很优秀的分类算法。他的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类，就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类，那么就认为这个测试样本也属于哪一类。简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。这里所说的距离
使用的数据集Kaggle Cats and Dogs Dataset基于机器学习的动物图像分类处理基于机器学习的动物图像分类是一种利用机器学习算法和技术来自动识别和分类不同动物图像的方法。该方法可以通过训练一个机器学习模型来学习动物的特征和模式，并根据这些特征和模式来判断输入图像属于哪种动物。动物图像分类通常包括以下步骤：1.数据收集：收集包含不同动物类别的大量图像数据集，这些图像数据集应涵盖各
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2024-08-23 08:39:14
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* １ 对卷积神经网络的研究可追溯到1979和1980年日本学者福岛邦彦发表的论文和“neocognition”神经网络。 * ２ AlexNet使用卷积神经网络解决图像分类问题，在ILSVR2012中获胜并大大提升了state-of-start的准确率(大概16%左右)。(在11年top5的错误率在25.8%左右)分类的四个里程碑１．AlexNet８layer 2012年Paper: Image
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2024-06-19 08:21:11
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内容参考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041?refer=intelligentunit 用像素点的rgb值来判断图片的分类准确率并不高，但是作为一个练习knn的题目，还是挺不错的。 1. CIFAR-10 CIFAR-10是一个图像分类数据集。数据集包含6
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2018-04-05 15:50:00
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RNN实现图像分类用RNN处理图像如何将图像的处理理解为时间序列可以理解为时间序顺序为从上到下Mnist图像的处理 一个图像为28*28 pixel时间顺序就是从上往下，从第一行到第28行# Hyper Parameters
EPOCH = 1
BATCH_SIZE = 64
TIME_STEP = 28 # rnn time step / image h
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2024-05-23 18:52:08
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一、分类算法中的学习概念 因为分类算法都是有监督学习，故分为以下2种学习。 1、急切学习：在给定的训练元组之后、接受到测试元组之前就构造好分类模型。 &n
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2024-04-24 12:53:58
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KNN实现图像分类（JMU-机器学习作业） 文章目录KNN实现图像分类（JMU-机器学习作业）KNN算法介绍KNN算法中距离的计算算法实现数据集数据集加载KNN算法实现主要代码完整代码运行结果结果思考 KNN算法介绍KNN(K-Nearest Neighbor)是最简单的机器学习算法之一，可以用于分类和回归，是一种监督学习算法。它的思路是这样，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
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2024-03-21 09:18:25
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一、算法 最简单平庸的分类器或许是那种死记硬背式的分类器，记住全部的训练数据。对于新的数据则直接和训练数据匹配，假设存在同样属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这样的方式有一个明显的缺点，那就是非常可能无法找到全然匹配的训练记录。 kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录。然后依据他们的主要分类来决定新数据的类别。该算法涉及3个主要因素：训练集、距离或相似的衡量、
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2024-08-12 14:40:16
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# KNN图像分类简介与代码示例
K-近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种简单而有效的分类算法，广泛应用于图像分类问题。KNN的基本思想是通过测量不同数据点之间的距离，找到给定数据点的最邻近的K个数据点，然后通过多数表决的方式进行分类。本文将介绍KNN图像分类的基本原理，并提供相应的Python代码示例。
## KNN工作原理
KNN算法的核心在于以下几个步骤：
KNN及SVM人脸识别1 基于KNN的人脸识别1.1 KNN算法描述1.2 改进的WK-NNC实验验证1.3 KNN算法的优势和劣势2 基于SVM的人脸识别2.1 SVM二分类算法描述2.2 SVM多分类算法描述2.3 实验验证2.4 SVM算法的优势和劣势3 KNN算法与SVM算法对比 1 基于KNN的人脸识别1.1 KNN算法描述KNN（K-Nearest Neighbor，K最近邻）算法可以
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2024-04-13 08:29:05
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机器学习实现图像分类 SVM KNN 决策树 朴素贝叶斯重要提示：本文仅仅靠调用python的sklearn中的模型包实现机器学习方法，不喜勿喷代码主要参考并改进完整项目、数据集及使用说明实现效果有两种数据集：数据集1：彩色图片，从人物、美食到风景共十种类别每种100张图片，共十类1000张数据集2：焊接缺项图像集每种缺陷30张，共四类120张 可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯，决策树四种机
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2024-05-29 20:25:34
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闲着无聊，这次自己动手实现一下简单的KNN分类算法，来实现对图片的分类，夯实一下自己的基础。 首先，KNN算法流程： 1）计算测试数据与各个训练数据之间的距离； 2）按照距离的递增关系进行排序； 3）选取距离最小的点； 4）确定最小点所在的位置； 5）返回最小点位置所在的类别作为测试数据的预测分类数据集：数据集采用Sort_1000pics数据集。数据集包含1000张图片，总共分为10类。分别是人
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2024-03-27 14:31:19
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构建一个KNN分类器来进行图像分类K-NN原理介绍K近邻算法(K-NN)算法是一种简单但也很常用的分类算法，它也可以应用于回归计算。K-NN是无参数学习,这意味着它不会对底层数据的分布做出任何假设。它是基于实例，即该算法没有显式地学习模型。相反，它选择的是记忆训练实例，并在一个有监督的学习环境中使用。KNN算法的实现过程主要包括距离计算方式的选择、k值得选取以及分类的决策规则三部分。 1. 距离计
PyTorch 图像分类 如何定义神经网络，计算损失值和网络里权重的更新。 应该怎么处理数据？ 通常来说，处理图像，文本，语音或者视频数据时，可以使用标准 python 包将数据加载成 numpy 数组格式，然后将这个数组转换成 torch.*Tensor 对于图像，可以用 Pillow，OpenC
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2021-02-05 06:48:00
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实现简单图像分类器1. 数据加载1.1 常用公共数据集加载1.2 私人数据集加载方法2. 定义神经网络3. 定义权值更新与损失函数4. 训练与测试神经网络5. 神经网络的保存与载入 本篇博客的目标是实现一个简单的图像分类器, 本篇博客主要分为以下几个步骤：数据的加载与归一、定义神经网络、定义损失函数、训练与测试神经网络以及神经网络存储与读取。 1. 数据加载数据加载就是把训练数据导入到神经网络
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2023-10-17 22:21:18
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图1. 基于DeepLabV3+的图像分割结果示意图。目录一. 简介二. 实现细节三. 项目代码总结：Reference图像分割属于图像处理领域最重要的几个问题之一。随着自动驾驶，广告推荐，手机照片处理，知识图谱等智能应用的快速普及，基于语义分析的图像分割、理解与识别变得越来越重要。近年来比较热的视觉领域工作，很大比重是围绕如何使用大规模数据，结合结构优良的深度网络模型，实现图像分割计算。今天，我
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2023-10-12 14:41:43
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文章目录0 介绍1.1 背景1.2 流程2 获取TP，FP，FN3 获取背景4. GRAY图片转化为RGB5 图片融合 保持图片 算法流程6 结果参考文章 0 介绍在图像分割中，常常有过分割与欠分割问题，为了显示它们，可以在预测的基础上，使用不同的颜色标记过分割：在混淆矩阵中即假正类(False positive, FP)，模型将不属于该类的像素预测成了该类，即预测错误。设预测的图像为prd_i
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2023-10-11 15:49:31
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第9讲：多分类问题（上）用softmax 解决多分类问题用pytorch 实现多分类问题1.softmaxsoftmax:让线形层的输出结果（进行softmax前的input）有负数，通过幂指变换，得到正数。所有类的概率求和为1。2.softmax如何做到上面的操作：对每一L层的输出进行幂指运算，使其>0所有K个分类的输出幂指再求和，结果=1计算各分类的分布example:输入向量的每个元素
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2023-07-05 14:00:16
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KNN算法介绍KNN(K-Nearest Neighbor)是最简单的机器学习算法之一，k近邻法是一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例类别，通过多数表决等方式进行预测。可以用于分类和回归，是一种监督学习算法。它的思路是这样，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
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2024-04-11 09:02:00
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1、KNN(最近邻规则分类)KNN(K Nearest Neighbors)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方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判
