# 使用 PyTorch 实现 KNN
KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单且有效的分类算法。今天，我们将通过使用 PyTorch 来实现 KNN。本文将向你展示如何一步步实现 KNN，包括必要的代码和详细的注释。
## 流程概述
以下是实现 KNN 的流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-13 05:39:40
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1.范数（norm）的简单介绍概念：距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负，自反，三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理解。在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数，向量范数表征向量空间中向量的大小，矩阵范数表征矩阵引起变化的大小。一种非严密的解释就是，对应向量范数，向量空间中的向量都是有大小的，
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2024-09-13 16:45:22
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# 使用 PyTorch 实现 KNN（K-Nearest Neighbors）
KNN 是一种简单而有效的机器学习算法，它的原理是通过计算样本之间的距离来分类和回归。在这篇文章中，我们将一起学习如何在 PyTorch 中实现 KNN。我们将按步骤分解整个过程，并使用代码示例来深入理解每一个步骤。以下是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
1、学习率设置策略Pytorch 已经实现了两种方法：「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。参考文档：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html2、dataloader中使用多个worker和页锁定内存当使用 torch.utils.data.Da
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2023-08-05 21:24:02
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这两天在学习怎么对网络的两个输出f1，f2，分别得到两个权重值w1，w2，然后做一个自适应的加权融合，得到最终的结果Q。在网上百度，发现了这个函数的使用nn.Parameter（），从而记录一下。 1、含义解读：讲的很清楚，引用！ Parameter：参数。在做神经网络的训练时，其实就是训练一个模型，这个模型就是去学习一个函数，这个函数可以准确的学习到我们想要到的东西，比如正确的对物体进行分类。函
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2023-10-19 07:26:04
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（1）kNN算法_手写识别实例——基于Python和NumPy函数库1、kNN算法简介kNN算法，即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法，是最简单的机器学习算法之一，算法思想很简单：从训练样本集中选择k个与测试样本“距离”最近的样本，这k个样本中出现频率最高的类别即作为测试样本的类别。下面的简介选自wiki百科：http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9
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2024-08-28 11:55:50
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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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# 实现 GCN KNN PyTorch
## 介绍
在这篇文章中，我将教你如何使用 PyTorch 实现 GCN（Graph Convolutional Network） KNN（K-Nearest Neighbors）模型。GCN 是一种用于图数据的半监督学习方法，它能够对节点进行分类和属性预测。KNN 则是一种无监督学习方法，用于寻找样本之间的相似性。通过结合这两种方法，我们可以进一步提升
原创
2023-08-30 15:00:31
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作者：张俊红我的2020总结，戳图片，留言抽大奖大家好，我是老表～本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？01|算法简介：KNN是英文k-nearest neighbor的缩写，表示K个最接近的点。该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于
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
本文中的RNN泛指LSTM，GRU等等CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的。 CNN中：batchsize的位置是position 0. RNN中：batchsize的位置是position 1.在RNN中输入数据格式：对于最简单的RNN，我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell(),它只接受序列中的单步输入，必须显式的传入隐藏状态。torch.nn.RNN(
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2024-03-11 11:35:15
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引言手写识别也是当前机器学习的一大热点，数字手写识别是手写识别中的基础，我们用到的是knn算法，今天给大家讲一下我的实现方法；环境IDE：Eclipse
语言：Java项目：数字手写识别思路数据采集：我们知道，一张图片可以被看作一个个点组成的矩阵，对于手写数字，我们只要创建一个全0数组当作背景，手写完毕把数字所占区域置为1，就可以保存当作一个样本了，如下图所示。 算法:KNN算法，其距离度量我们
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2023-06-13 21:24:08
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* １ 对卷积神经网络的研究可追溯到1979和1980年日本学者福岛邦彦发表的论文和“neocognition”神经网络。 * ２ AlexNet使用卷积神经网络解决图像分类问题，在ILSVR2012中获胜并大大提升了state-of-start的准确率(大概16%左右)。(在11年top5的错误率在25.8%左右)分类的四个里程碑１．AlexNet８layer 2012年Paper: Image
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2024-06-19 08:21:11
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一、CNN的结构输入层---->[卷积层*N---->池化层]*M---->全连接层二、卷积、池化和训练卷积运算过程： 以为5* 5的image和 3* 3的filter，stride=1，Relu为激活函数，为例。 feature_map中第一个元素的计算公式： feature_map[0][0]=Relu(1 * 1+1 * 0+1 * 1+0 * 0+1* 1+1 * 0+
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2024-01-11 19:42:50
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# Python实现KNN算法
## 一、KNN算法简介
KNN（K-Nearest Neighbors，K近邻算法）是一种监督学习算法，用于分类和回归问题。该算法根据样本的特征向量在特征空间中进行分类，即将新样本的特征向量与已知类别的样本进行比较，选择K个距离最近的样本作为预测结果。
KNN算法的基本思想是：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个类别，则该样本也属于这
原创
2023-07-22 16:47:27
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手动实现Promise什么是PromisePromise 是异步编程的一种解决方案，使用Promise对象可以将异步操作以同步操作的流程表达出来，同时可以解决回调地狱的问题一个Promise构造函数// 下面这行代码表示创建了一个【形式上的】异步操作 具体是干什么的并不知道
const p = new Promise()
// 在new promise 时传入functon函数 在functio
背景介绍邻近算法，或者说K最邻近（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个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。 图片源自网络 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
邻近算法，或者说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
原创
2021-05-24 11:12:19
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kNN Algorithmimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltraw_data_X = [[3.4, 2.3], [3.1, 1.8],
原创
2023-07-13 16:48:36
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KNN是机器学习里面的入门基础算法之一，但是它的普适性很强，对于新的问题，把KNN拿出来缝缝补补改改它又能战斗了，所以可以把它当做算法检测标杆KNN思想（人类的比较思维）：要判断一个未知的事物，可以找一个我们知道并且与之最相似的事物，我们就认为它俩是同一种事物。那么具体落到计算机上要怎么实现呢？其最主要的就是要模拟找相似的过程，对于输入的一个向量，可以考虑衡量它与已知数据的距离，如果距离值越小，就
