K近邻算法是我们学习机器学习时的第一个算法，K近邻算法不像其他算法那样需要建立一个显式的算法模型，但是掌握K近邻算法的原理非常重要。1.K-近邻(KNearestNeighbor,KNN)算法简介：对于一个未知的样本，我们可以根据离它最近的k个样本的类别来判断它的类别。以下图为例，对于一个未知样本绿色小圆，我们可以选取离它最近的3的样本，其中包含了2个红色三角形，1个蓝色正方形，那么我们可以判断绿
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2024-10-01 11:29:57
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一、简单的算法1、KNN kNN的思想如下：对于一个个案，找到它附近的k个个案（邻居），把这些邻居的类别的众数作为自己的类别。 KNN的特点：kNN不具有显式的学习过程，它直接基于实例对样本进行预测（惰性学习的代表)；kNN是非参数学习算法，
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2024-02-07 09:26:13
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KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例出现时，直接在训练数据集中找k个最近的实例，把这个新的实例分配给这k个训练实例中实例数最多类。KNN不需要训练过程，在类标边界比较整齐的情况下分类的准确率也很高。K
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2023-08-17 19:23:25
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一.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
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2023-12-15 17:24:07
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GNN - Graph Neural Network 图神经网络
图神经网络先导概念传统机器学习与图神经网络的关系传统机器学习数据类型：矩阵、张量、序列、时间序列；但是现实生活中的数据更多是图的结构；现实的数据可以转化为图的形式（包括传统机器学习数据），图机器学习问题可概括为节点分类问题，边预测问题传统机器学习技术假设样本独立同分布，因此传统机器学习技术
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2024-03-21 21:18:18
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图像分类-KNN前言一、KNN算法原理1.1 基本理论1.2 距离度量1.2.1欧式距离1.2.2曼哈顿距离二、KNN算法实践2.1 KNN算法实现2.2 KNN进行图像分类-用于MNIST数据集2.3 KNN进行图像分类-用于CIFAR10数据集总结 前言KNN算法原理及实践github地址 一、KNN算法原理1.1 基本理论K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数
# 利用KNN构造图的相似度矩阵
在机器学习和数据挖掘领域，相似度矩阵是一个非常重要的概念。它能够帮助我们理解数据内部的关联性和相似程度。本文将介绍如何通过K-最近邻（KNN）算法在PyTorch中构造相似度矩阵，并提供相关的代码示例，帮助读者更有效地理解这一过程。
## K-最近邻（KNN）简介
KNN是一种常用的非参数学习算法，主要用于分类和回归问题。其基本思想是通过计算样本之间的距离（
神经网络与机器学习 第11章 k近邻算法 §11.1 算法引入K近邻算法是属于监督学习，不具有显式学习过程，是1968年Cover和Hart提出的[Cover T, Hart P, Nearest neighbor pattern classification, IEEE Trans. On Information Theory, 1967]，至今引用4000多次。KNN算法是一种监督式学习算法，
【图像处理】-034 knn算法 在读matting文献的时候，读到了knn matting，该算法在抠图之后的效果还可以，在后面的深度抠图时常用语制作训练样本的mask。这里，先对knn进行简单介绍。 文章目录【图像处理】-034 knn算法1 原理2 优劣势3 实现步骤 1 原理 knn算法，又称为k最近邻（k nearest neighbor）算法，是机器学习和数据挖掘中常用的一种分类算
©作者 | PKU-DAIR单位 | 北京大学研究方向 | 大规模图学习ACM Computing Surveys (CSUR) 中文全称为美国计算机学会计算概观，是计算机学科最具影响力的期刊之一。作为计算机科学、理论和方法的综述类顶刊，其 2020 影响因子 10.282，该期刊主要发表计算机科学领域较有代表性的综述论文。PKU-DAIR 实验室
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2024-01-10 22:21:25
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一、KNN算法KNN(K-NearestNeighbor)算法既可以用于分类，也可用于回归。这里介绍他的分类用法。 训练集：一堆拥有标签的m维数据，可以表示为： 其中， 是标签，即所属类别。目标：一个测试数据x，预测其所属类别。 算法：计算测试点x与
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2024-05-10 18:46:35
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1. 图像分类以及基本流程1.1 什么是图像分类 所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。虽然看起来挺简单的，但这可是计算机视觉领域的核心问题之一,计算机视觉领域中很多看似不同的问题（比如物体检测和分割），都可以被归结为图像分类问题。1.2 图像分类的挑战 物体分类与检测的难点与挑战在本文中分为３个层次
引子整个KNN已经完成，可视化的完成在该文章当中暂时不涉及，毕竟我理解的也还不完全，所以等到之后有空，敲完注释之后再在另外一篇博客里讲，或许那时候我还写出了，我现在所设想的图片像素块变化较大的检测并分割的函数呢。。。 在全篇代码当中引用的库（tkinter系列可以不用管，那是可视化的库） 全部的文件样式为：前期数据预处理 以上是主函数里的变量准备，之后将会在函数当中使用 这个第一个函数–统一更改图
本文用来记录机器学习经典算法，所有代码均使用sklearn实现，仅用于自学参考。1.KNN算法原理KNN，全称k-NearestNeighbor。 KNN算法的核心思想是：未标记样本的类别由距离其最近的K个邻居投票来决定。KNN算法可解决分类或者回归问题。由其思想可以看出，KNN是通过计算不同特征值之间的距离进行分类，而且在决策样本类别时，只参考样本周围k个“邻居”样本的所属类别。因此比较适合处理
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2023-12-14 11:49:35
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作者 | Lingfei Wu等在 Transformer 推动自然语言处理领域迅猛发展的当下，基于图神经网络的 NLP 研究也不容忽视。在近日的一篇综述论文中，来自京东硅谷研发中心、伦斯勒理工学院、浙江大学等机构和高校的研究者首次对用于 NLP 的图神经网络（GNN）进行了全面综述。其中涵盖大量相关和有趣的主题，如用于 NLP 的自动图构建、图表示学习和各种先进的基于 GNN 的编码器
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2024-03-14 12:19:45
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一，KNN算法原理1，KNN算法思想 这种算法把要分类的对象（例如一个特征向量）与训练集中已知类标记的所有对象进行对比，并由k近邻对指派到哪个类进行投票。例如一个未知样本数据x需要归类，总共有ABC三个类别，那么离x距离最近的有k个邻居，这k个邻居里有k1个邻居属于A类，k2个邻居属于B类，k3个邻居属于C类，如果k1>k2>k3，那么x就属于A类
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2024-04-21 19:59:18
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一. KNN算法概述 KNN是机器学习中最基础也会是经典的算法，其思想用我们一句俗语就是“人以群分，物以类聚”，即一个样本在特征空间中与一类别中k个最相似，则认为这个样本就属于这个类别。二. KNN算法介绍 通过上图我们介绍一下KNN的思想，图中K表示K个最近邻居，KNN实质就是根据样本附近这K哥邻居是什么类别而判断新样本属于哪个类别。我们利用上图再直观解释一下，图中绿色方块是一个新的样本即需要判
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2024-07-03 02:58:45
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文章目录一、具体含义二、特点三、基本思路四、具体步骤五、实现代码 一、具体含义KNN是K-Nearest Neighbor的英文简写，中文直译就是K个最近邻，有人干脆称之为“最近邻算法”。字母“K”也许看着新鲜，不过作用其实早在中学就接触过。在学习排列组合时，教材都喜欢用字母“n”来指代多个，譬如“求n个数的和”，这里面也没有什么秘密，就是约定俗成的用法。而KNN算法的字母K扮演的就是与n同样
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2024-03-16 07:48:13
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一、kNN概念描述kNN算法又称为k最近邻(k-nearest neighbor classification)分类算法。所谓的k最近邻，就是指最接近的k个邻居（数据），即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。  
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2024-03-11 17:07:27
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文章目录说明树结构的一些基本定义树结构的性质二叉树(Binary-Tree)二叉树的定义满二叉树与完全二叉树二叉树的性质结点定义二叉树的创建二叉树的遍历二叉树的深度二叉树叶子结点个数二叉排序树(Binary-Sort-Tree)什么是二叉排序树二叉排序树的查找最低公共祖先二叉排序树 VS 二叉堆(Binary-Heap)两者的相同点与不同点最大堆的一些基本操作(Max-Heap)最大索引堆(Ma
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2023-11-19 13:16:50
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