KNN依然是一种监督学习算法KNN(K Nearest Neighbors,K近邻)算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判断(投票法)或者回归。如果K=1，那么新数据被简单分配给其近邻的类。KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢？首先来看一下监督学习和无监督学习的定
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2023-11-05 12:29:39
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KNN一、算法简述二、运行原理2.1、算法核心思想2.2、距离计算2.3、K值选择三、算法实现3.1、Sklearn KNN参数概述3.2、 KNN代码实例四、算法特点五、算法优缺点六、KNN 和 K-means比较 一、算法简述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 K-means 有点像
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2023-08-14 16:55:46
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第一次写博客，欢迎大家来观看，之后会有连载，主要是用于学习机器学习实战（Machine Learning in Action）这本书的例子 今天先介绍一下KNN分类KNN原理：存在一个样本数据集合，也做训练集，并且样本中的每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（
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2023-08-09 16:52:33
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注：本文基于python 2.7版本编写kNN即为(K Nearest Neighbors)K近邻算法，属于监督学习。kNN的算法可以简单理解为一个分类器，其大概过程如下：计算待分类数据和已分类数据的距离按照距离从小到大排序根据用户传递的参数k，统计前k个距离中对应的各个目标分类数量，返回分类数量最多的标签总的来说，也就是可以理解为按照距离远近，少数服从多数的概念。下面看下代码实现：#!/usr/
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2023-12-02 13:45:12
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K-Means介绍 K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。其聚类过程可以用下图表示：
如图所示，数据样本用圆点表示，每个簇的中心点用叉叉表示。
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2024-08-09 12:25:49
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1、KNN算法概述 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。 2、KNN算法介绍 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配
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2023-07-04 21:34:51
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play with knn1. 什么是knn1.1. 什么是knn1.2. knn适用范围2. knn实验前的准备2.1. knn的实验要点3. knn的matlab实验【使用UCI数据集】3.0. KNN函数自带用例3.1. UCI数据集3.2. knn实验计划3.3. 数据集筛选3.4. play with knn4. 总结 1. 什么是knn1.1. 什么是knn来了一个无标签的样本，找它
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2024-04-23 15:30:36
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def build_model():
...
m = Model(...)
....
return m
model = build_model()
...
model.fit(...) fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=N
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2024-04-03 16:25:35
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KNN算法k-近邻算法（kNN)， 它的⼯作原理是：存在⼀个样本数据集合， 也称作训练样本集， 并且样本集中每个数据都存 在标签， 即我们知道样本集中每⼀数据与所属分类的对应关系。 输⼊没有标签的新数据后， 将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进⾏⽐较， 然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻） 的分类标签。 ⼀般 来说， 我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据， 这就是k-近邻算法中
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2024-06-14 22:17:59
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k-近邻算法（KNN）是一种基本的分类与回归方法。算法介绍：给定一个训练数据集，对于新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例。如果这K个实例多数属于某个类别，则把该输入实例分为这个类。简单来说，KNN算法的思想就是“近朱者赤，近墨者黑”。算法描述： 总结：从以上算法描述我们可以看出，K邻近算法的3个关键问题是：距离度量、K值选择和分类决策规则。Python实例：说明：本实例来自于《
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2024-06-01 16:24:30
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文章目录一、KNN算法原理二、KNN算法三要素三、K值的选择K值的选择方法交叉验证选取
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2024-01-25 22:41:13
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学习scikit-learn中的knn使用并自己实现一个封装学习scikit-learn中的knn使用 ps:代码块加标题会让字变红python 首先引入库
在这里插入代码片#在这个库里面所有的算法都是以面向对象的形式进行包装的，使用时要先进行实例化from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np测试数据Ra
目录：人脸识别介绍损失函数发展Softmax lossCenter lossTriplet lossL-softmax lossSphereFace(A-Softmax loss)CosFace(AM-Softmax loss)ArcFace loss人脸识别流程相似度生成训练图片数据采样网络模型训练使用摄像头实时检测 人脸识别介绍MTCNN 实现人脸检测，回答了“是不是人脸”和“人脸在哪”的问
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2024-07-08 20:59:18
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分类算法之K最近邻算法(KNN)的Python实现KNN的定义所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。介绍如下图所示，有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示，而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据。也就是说，现在， 我们不知道中间那个绿色的数据
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2024-08-09 00:37:44
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我们已经了解了几种其他的一些生成模型，并且解释了GAN与这些模型的工作方式是不同的，那么GAN是如何工作的？3.1 GAN 框架GAN的基本思想是两个玩家共同参与的二人零和博弈。 其中一个叫生成器。 生成器试图生成与训练样本相同分布的样本。 另一个玩家是判别器。 判别器用来判别样本的真伪。 判别器使用传统的监督学习的方法，将输入分类为真和假两个类。 生成器被优化来试图欺骗判别器。 举个例子来说，
一、Knn第三方库参数及涉及的函数参数介绍（1）neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform', algorithm='auto', leaf_size=30, p=2, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=1)n_neighbors：用于指定近邻样本个数K，默
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2023-07-06 10:03:22
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KNN算法K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法。它的思想是： 在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类。kNN算法三要素： k值的选取，距离度量的方式和分类决策规则KNN算法的步骤： 1、收集数据集
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2023-09-15 21:58:08
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# 如何在Python中实现KNN算法的曼哈顿距离
K最近邻（KNN）是一种用于分类和回归的非参数监督学习算法。它的核心思想是根据训练数据中距离测试样本最近的K个邻居来进行预测。本文将详细介绍如何在Python中实现KNN算法，并使用曼哈顿距离来计算数据点间的距离。
## 整体流程
下面是实现KNN算法的整体流程：
| 步骤 | 描述
学习目标：1、了解kNN算法及其原理2、使用python手动实现kNN算法，并在sklearn中调用kNN算法3、了解监督学习和非监督学习的概念知识整理：【1】kNN算法简介： kNN(k-NearestNeighbor)，也就是k最近邻算法。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距离最近的k个邻居来代表 [ 比如样本集中有
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2023-12-20 09:35:33
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前言8.1 mnist_soft,TensorFlow构建回归模型中对主要对计算图的概念与公式与计算图的转化进行了介绍,8.2则主要介绍一下TensorFlow中自带的几个算子,与优化函数,损失函数的定义,并以KNN的例子进行整体的串联.加载数据,依旧使用mnist手写数字的数据# 导入数据
from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets i
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2023-07-21 17:24:45
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