春节前的一篇文章给大家介绍了kNN算法，算法有助于大家理解运行机制，方便对参数调优。成熟的算法，自然已经有现成的模块可以使用。scikit-learn包是Python的一个机器学习组件，其中实现了kNN，支持向量机，k均值聚类等一系列机器学习算法。安装scikit-learn包需要下面三个命令：pip/pip3 install numpy
pip/pip3 install scipy
pip/pi
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2023-11-21 16:00:00
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# 使用 Python 搭建 KNN 模型
K-近邻算法（KNN）是一种简单而有效的分类算法，适用于许多实际问题。本文将引导你逐步实现一个 KNN 模型。我们将以 Iris 数据集为例，这是一种广泛用于分类算法测试的数据集。下面是整个过程的概述。
## KNN 模型搭建流程
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
一.KNN简介 1.KNN算法也称为K邻近算法，是数据挖掘分类技术之一。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。 2.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。 K
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2023-06-27 10:36:12
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机器学习的定义是：通过对大量的数据分析 ，来生成 一个模型 （或者一个函数 ，通过对大量的数据求出**F（x）**的过程），利用模型来预测结果解决问题库，通过预测的结果来调整 模型， 是一个循环的过程。 这个过程其实有点像学生的学习，学生通过做某一类题来训练自己解决这一类问题的模型，然后利用解题模型来解决问题，有问题的结果来调整自己的解决问题的模型。机器学习分为有监督与无监督的学习 有监督的学习是
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2024-06-29 08:01:57
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(一)作业题目： 原生python实现knn分类算法(使用鸢尾花数据集) 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。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依
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2023-12-27 17:37:59
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本篇我们将讨论一种广泛使用的分类技术，称为k邻近算法，或者说K最近邻(KNN，k-Nearest Neighbor)。所谓K最近邻，是k个最近的邻居的意思，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。01、KNN算法思想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
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2023-08-11 19:06:06
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本文实现了一个KNN算法，准备用作词频统计改进版本之中，这篇博文是从我另一个刚开的博客中copy过来的。
KNN算法是一个简单的分类算法，它的动机特别简单：与一个样本点距离近的其他样本点绝大部分属于什么类别，这个样本就属于什么类别，算法的主要步骤如下：1.计算新样本点与已知类别数据集中样本点的距离。
2.取前K个距离最近的（最相似的）点。
3.统计这K个点所在类别出现的频率。
4.选择出现频率
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2024-01-08 21:33:26
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###目标： k-Nearest Neighbors算法（简称KNN算法）的逻辑很简单，它易于理解和实现，是你可以使用的有力工具。 通过学习这个教程，你将能够用Python从0开始实现一个KNN算法。这个实现主要用来处理分类问题，我们将使用鸢尾花分类问题来演示这个例子。这个教程的学习要求是你能够使用Python编码，并且对实现一个KNN算法感兴趣。###什么是k-Nearest Neighbors
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2023-08-06 15:51:12
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# KNN模型保存与加载的探索
在机器学习的众多算法中，K最近邻（KNN）以其简单性和直观性而广泛受到欢迎。KNN算法的核心思想是通过计算数据点之间的距离来进行分类和回归。然而，构建和训练KNN模型的过程可能会消耗较多的时间和计算资源，尤其是在数据量较大的情况下。因此，一旦模型训练完成，我们通常希望将其保存，以便在未来的预测中复用。
## KNN简介
K最近邻（KNN）算法是一种典型的基于实
一、在PyCharm 5.0.4(编写python程序的IDE) 编写kNN.py文件的代码--------------------------
1、 kNN.py 运算符模块
-------------------------- 1 from numpy import *
2 import operator
3
4 #运算符模块 创建数据集和标签
5 def createDataSet
算法体系：有监督学习：对数据的若干特征与若干标签（类型）之间的关联性进行建模的过程---分类任务：标签是离散值；回归任务：标签是连续值；无监督学习：对不带任何标签的数据特征进行建模---聚类算法：将数据分成不同组别；降维算法：用更简洁的方式表现数据；半监督学习：在数据不完整时使用；强化学习：系统靠自身的状态和动作进行学习，从而改进行动方案以适应环境；KNN：一、KNN算法原理本质是通过距离判断两个
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2024-04-05 09:18:36
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KNN(最近邻分类） 它是数据挖掘算法中 可以说是最简单的一种算法了，所谓近邻，乃是以K个最近的邻居代表某个样本。
KNN算法的核心思想是，样本在特征空间中的K个邻居大多属于一个类别，则该样本也属于该类别，并具有该类别的样本特性。KNN算法在分类决策中只依据样本的一个或多个邻近值来决定待测样本的类别。
由于KNN算法的分类决策只和极少量的样本有关，它不同于靠区间域分类。所以在处理 区间域交叉重叠较
1、KNN算法原理： (1)为了判断预测集的类别，以已知类别的训练集作为参照选择参数K (2)计算预测集中的实例与训练集中的所有已知实例的距离(如欧氏距离) (3)选择最近的K个已知实例 (4)根据少数服从多数的投票法则(majority_voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别2、算法缺点： 当样本分布不平衡时，比如其中一类样本过大（实例数量过多）占主导的时候，虚拟的未知实例
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2024-03-07 20:56:13
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PIPIONEpandas是python环境下最有名的数据统计包，而DataFrame翻译为数据框，是一种数据组织方式，这么说你可能无法从感性上认识它，举个例子，你大概用过Excel，而它也是一种数据组织和呈现的方式，简单说就是表格，而在在pandas中用DataFrame组织数据，如果你不print DataFrame，你看不到这些数据，下面我们来看看DataFrame是如何使用的。首先是引入p
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2024-10-25 08:26:00
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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。KNN算法简单有效，但没有优化的
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2024-04-14 06:04:09
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原理 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。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个
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2024-05-13 08:45:21
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KNN回归模型的认识与使用写在前面：emm，距离上次更新文章已经过去很长一段时间了，中间呢经历了一些曲折。人生嘛，总是被各种惊喜和意外肆意裹挟，等闲视之就好！“泰山崩于前而色不变”，就会有所成长。好了，闲话不多说，上干货！初识KNN模型KNN模型，是一种紧邻算法，也叫K紧邻(K-Nearest-Neighbor)，在数据挖掘算法中是最简单并且基础的一种算法模型，在实际的运用中，不仅有分类方面的应用
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2024-04-23 11:22:35
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文章目录一、KNN 简介二、KNN 核心思想实例分析：K 值的影响三、KNN 的关键1. 距离计算1. 闵可夫斯基距离2. 曼哈顿距离3. 欧氏距离4. 切比雪夫距离5. 余弦距离总结2. K值选择四、KNN 的改进：KDTree五、KNN 回归算法六、用 sklearn 实现 KNN函数原型可选参数方法参考链接 一、KNN 简介KNN 算法，或者称 k-最近邻算法，是 有监督学习 中的 分类算
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2024-08-11 15:54:49
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问：k最近邻分类模型是非线性模型。答：正确。k最近邻分类模型是非线性模型，因为它的决策边界是由最近邻居点的类别决定的，而最近邻居点的分布通常是不规则的，因此决策边界也就不是线性的。因此，k最近邻分类模型是一种非参数化的方法，它能够适应各种复杂的数据集，并且不需要预先假设数据的分布形式。最近有一批数据，通过4个特征来预测1个值，原来用线性回归和神经网络尝试过，准确率只能到40%左右。用KNN结合网格
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2024-03-19 13:03:01
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使用Barracuda：Unity中的高效机器学习模型部署库是一个由Unity Technologies开发的开源库，它允许开发者在Unity引擎中无缝地运行和整合深度学习模型。这个项目旨在简化游戏和其他实时应用中机器学习模型的集成过程，提供高性能且易于使用的API。技术分析1. 灵活的模型导入 Barracuda支持ONNX（开放神经网络交换）格式，这是一种广泛接受的标准，可以将模型导出自多个主
