Solidworks作为一款三维CAD软件，其拥有强大的参数化建模能力，可以建立非常复杂的实体模型。因此，如果充分利用Solidworks快速准确建模的特长，把在Solidworks建立好的模型导入到ANSYS中进行分析就可以很好地解决ANSYS建模能力的不足。现在，大多数的技术人员都是利用三维CAD软件建模，通过ANSYS与三维CAD软件之间的图形接口将建立好的模型导入到ANSYS。
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2024-05-13 13:47:56
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KNN-machine leanring notesKNN 算法简介KNN 算法流程KNN实现过程Sklearn总结 KNN 算法简介kNN(k-NearestNeighbor)，也就是k最近邻算法。顾名思义，所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思。也就是在数据集中，认为每个样本可以用离他最距离近的k个邻居来代表。–百度该算法就是用来找数据点在该纬度的数据空间中，离哪一些点的样本更接近，通过相关
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2024-04-01 15:24:05
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KNN算法解析根据《机器学习实战》P191.重新自己实现K邻近算法 并 2.生成随机数据测试 算法步骤 1. 数据形状：为方便理解，设该数据集样本有50个数据，label50个(代表各个数据样本所属的类别)，50个特征。Dataset shape：input_data.shape = (50, 50)label.shape=(50, 1)设有1个新的数据，要使用 KNN算法 以及以上 50个数据集
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2024-03-27 15:55:12
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KNN算法简单实战KNN算法简介KNN算法思路KNN算法实战数据集具体代码运行结果总结 KNN算法简介KNN算法又称K近邻(knn，k-NearestNeighbor)分类算法，K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN通过测量不同特征值之间的距离进行分类。KNN算法思路取样本在特征空间中的k个最近的邻居，判断它们的分类情况，KNN算法将样本预测为
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2024-04-20 19:51:23
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1、KNN的决策边界以及K的影响 决策边界分成两大类，分别是线性决策边界和非线性决策边界。拥有线性决策边界的模型我们称为线性模型，反之非线性模型. 随着K值的增加，决策边界确实会变得更加平滑。决策边界的平滑也意味着模型的稳定性。但稳定不代表这个模型就会越准确。虽然决策边界平滑会使得模型变得更加稳定，但稳定不代表模型的准确率更高。
K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，是机器学习里面一个经典的算法。其中的K表示最接近自己的K个数据样本就，一般K取奇数，这是为了使投票的时候不会出现平票的情况。算法直观理解：有一个样本空间里的样本分成很几个类型，然后，给定一个待分类的数据，通过计算接近自己最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类。简单理解：由那离自己
文章目录前言一、车辆数据集1.车辆数据集示例二、KNN算法1.KNN算法介绍2.KNN算法步骤3.KNN算法优点4.KNN算法缺点5.K值选取6.距离度量6.1 欧式距离6.曼哈顿距离三、代码实现1.数据集1.1数据集随机划分1.2数据集读取2.KNN分类器3.训练3.1使用曼哈顿距离进行训练3.2使用欧式距离进行训练总结 前言本文中的车辆数据集图像于集美大学拍摄。本文中记录了使用KNN算法对车
文章目录一、KNN简介二、分类任务三、回归任务 一、KNN简介 KNN作为一种监督学习方法，其工作机制为：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练几种与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息进行预测。 上述提到的某种距离度量主要有三种方法：曼哈顿距离、欧式距离和闵可夫斯基距离。在本文中，距离的计算采用的是欧式距离： KNN模型是一种“懒惰学习”的代表，此类学习技术在训练阶段仅
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2024-04-06 10:58:36
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1.定义模块：用来从逻辑上组织python代码（变量，函数，类，逻辑）实现一个功能。本质上就是.py结尾的Python文件。比方说：文件名：test.py ，对应的模块名为：test 包：用来从逻辑上组织模块的，本质上就是一个目录（必须带有一个叫__init__.py的文件）2.导入方法方法1：导入一个模块：import module_name导入多个模块：import m
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2024-06-09 09:12:32
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KNN(k-Nearest Neighbor algorithm )分类算法是最简单的机器学习算法之一，采用向量空间模型来分类，概念为相同类别的案例，彼此的相似度高，而可以借由计算与已知类别案例之相似度，来评估未知类别案例可能的分类。KNN根据某些样本实例与其他实例之间的相似性进行分类。特征相似的实例互相靠近，特征不相似的实例互相远离。因而，可以将两个实例间的距离作为他们的“不相似度”的一种度量标
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2023-10-25 07:44:30
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1、数据处理的流程2 数据预处理 Preprocessing & Impute2.1 数据无量纲化在机器学习算法实践中，我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格，或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求，这种需求统称为将数据“无量纲化”。譬如梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；而在距离类模型，譬如K近邻，K-Means聚类中，无量纲化可
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2024-07-31 17:23:41
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提示：只是作业*2，orz一、KNN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。KNN算法是有监督学习中的分类算法。 有监督学习：和无监督学习一字之差，关键在于是否有监督，也就是数据是否有标签。监督学习的主要目标是利用一组带
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2024-09-25 08:11:01
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1.KNN原理K-Nearest Neighbors很简单，看图就一目了然了。 绿色和蓝色是已知数据，根据已知数据，我们想要知道，红色的点属于哪一类。这是，我们选择的方法是：看距离红色最近的一个点（K=1）是属于哪一类，或者看距离红色最近的两个个点（K=1）或三个点（K=3）是属于哪一类，此时，我们需要在这些点里做投票，看看这个区域内，哪个颜色的点数量多。我们以K=3为例来看:
本文主要是深度学习PyTorch物体检测实战的阅读笔记RCNN系列发展历程开山之作 RCNNRCNN算法由Ross Girshick在2014年提出，主要利用CNN的良好特征提取功能，将PASCAL VOC数据集的检测率大大提高。RCNN仍然延续传统的目标检测算法的思想，首先提取一系列的候选区域，然后对候选区域进行分类。算法流程分为四步：候选区域的提取。采用Region Proposal提取候选区
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2024-03-30 18:56:48
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zk的安装包,zookeeper-3.4.10.tar.gz,可在Apache官网下载https://www.apache.org/dyn/closer.lua/zookeeper/这里我提供了一个百度网盘下载地址zookeeper-3.4.10.tar.gz 百度网盘 https://pan.baidu.com/s/15icVROSKpgwUzqzpHW6Rbg 提取码：dgnpzi
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2024-03-26 13:31:50
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1、模型原理(一)原理1、原理：是一种常用的监督学习方法，给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。也有无监督的最近邻，暂不讨论。2、判定方法主要有两种：(1)在分类任务中的可使用“投票法”，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；(2)在回归任务中可使用“平均法”，即将这k个样本的标记平均值作为预测结果。(3)还可以根据
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2024-07-29 16:43:17
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前言：简单介绍KNN算法，sklearn实现机器学习专栏：机器学习专栏 文章目录一、KNN算法原理二、算法参数1、距离2、K值二、sklearn实现KNN 一、KNN算法原理K近邻算法是一种“懒惰学习”（lazy learning），就是你给我一个测试样本，我才需要去处理。与其相反的是“急切学习”（eager learning），即是在训练阶段就对数据进行处理。对于分类问题，KNN算法步骤：计算t
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2024-04-19 21:34:43
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knn算法思路：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。k近邻模型的三个基本要素：k值的选择：k值的选择会对结果产生重大影响。较小的k值可以减少近似误差，但是会增加估计误差；较大的k值可以减小估计误差，但是会增加近似误差。一般而言，通常采用交叉验证法来选取最优的k值。距离度量：距离反映了特征空间中两个实例的相似程度。可以采用
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2024-08-04 11:19:07
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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
机器学习流程：获取数据数据基本处理特征工程机器学 习模型评估K近邻算法 简介： K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN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
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2024-03-12 21:55:03
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