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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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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目录一、分水岭算法二、GrabCut一、分水岭算法res = cv.watershed(image,markers)参数： image: 输入图像，必须是8位的3通道彩色图像marker: 标记图像，32位单通道图像，它包括种子点信息，使用轮廓信息作为种子点。在进行分水岭算法之前，必须设置好marker信息，它包含不同区域的轮廓，每个轮廓有唯一的编号，使用findCountours方法确
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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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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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
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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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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# 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：
# 使用 OpenCV 和 KNN 进行图片分类
在计算机视觉领域，图像分类是一项重要的任务。使用 K 最近邻算法（KNN）结合 OpenCV 库，可以创建一个简单而有效的图片分类模型。本文将引导您理解这一过程，并展示如何实现它。
## KNN 算法简介
K 最近邻（K-Nearest Neighbors）是一种基于实例的学习算法，通过计算待分类数据点与训练集中的数据点的距离来寻找“邻居”。
原创
2024-08-09 12:36:23
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目录1，准备电影数据2，用KNN 算法处理分类问题3，用KNN 算法处理回归问题4，总结 KNN 算法的全称是K-Nearest Neighbor，中文为K 近邻算法，它是基于距离的一种算法，简单有效。KNN 算法即可用于分类问题，也可用于回归问题。1，准备电影数据假如我们统计了一些电影数据，包括电影名称，打斗次数，接吻次数，电影类型，如下：电影名称打斗次数接吻次数电影类型黑客帝国1156动作片
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2024-04-24 15:39:25
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目录现实问题：“物以类聚，人以群分”一.KNN算法概述二.KNN算法介绍K近邻分类模型算法步骤距离计算方式KNN分类图K值选择三.KNN特点KNN算法的优势和劣势知识巩固Python实战：KNN数据分类拓展学习现实问题：“物以类聚，人以群分”同类的东西常聚在一起，志同道合的人相聚成群一.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
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2024-08-19 21:42:58
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KNN分类算法应该算得上是机器学习中最简单的分类算法了，所谓KNN即为K-NearestNeighbor（K个最邻近样本节点）。在进行分类之前KNN分类器会读取较多数量带有分类标签的样本数据作为分类的参照数据，当它对类别未知的样本进行分类时，会计算当前样本与所有参照样本的差异大小；该差异大小是通过数据点在样本特征的多维度空间中的距离来进行衡量的，也就是说，如果两个样本点在在其特征
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2023-11-13 06:22:27
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一、算法概述
1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。
最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器，记住所有的训练数据，对于新的数据则直接和训练数据匹配，如果存在相同属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这种方式有一个明显的缺点，那就是很可能无法找到完全匹配的训练记录。
kNN算法则是从训练
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2024-05-06 19:00:49
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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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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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1. 从案例中说起一个有关电影分类的例子：这是一个根据打斗次数和接吻次数作为特征来进行类型的分类。最后一条的记录就是待分类的数据。KNN这个分类过程比较简单的一个原因是它不需要创建模型，也不需要进行训练，并且非常容易理解。把例子中打斗次数和接吻次数看成是x轴和y轴，那么就很容易建立一个二维坐标，每条记录都是坐标中的点。对于未知点来说，寻找其最近的几个点，哪种分类数较多，未知点就属于哪一类。2. 算
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2024-06-13 05:41:41
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KNN原理解析K邻近算法(KNN)，是一种非常简单有效的机器学习算法。KNN是通过计算不同特征值距离作为分类依据，即计算一个待分类对象不同特征值与样本库中每一个样本上对应特征值的差值，将每个维度差值求和也就得到了该组数据与样本之间的距离，一般使用欧式距离进行计算，通过对所有样本求距离，最终得到离待分类对象最近的K个样本，将这K个点作为分类依据。KNN算法是直接对每个样本进行距离计算，因此要求每个特
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2024-04-05 08:59:39
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k-近邻算法的概述 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
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2024-06-15 19:08:40
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