许多电子应用需要根据其他信号的幅值来改变某个信号的频率。调频信号便是一个很好的例子，其中的载波频率随着调制源幅值的变化而变化。此外，还有锁相环 (PLL)：这种电路使用控制系统来改变振荡器的频率和/或相位，以匹配输入参考信号的频率/相位。设计者的目标是：确定如何尽可能以高效、低成本的方式实现该功能，同时确保精度、可靠性以及不受时间和温度影响的稳定性。这就是压控振荡器 (VCO) 的功能。这类器件专
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2024-04-08 21:22:06
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文章目录前言一、KNN是什么？二、KNN原理三、使用步骤1.引入库以及参数说明2.应用场景（鸢尾花分类）四、KNN的优缺点五、k临近（KNN）与K-means的区别？1、算法原理区别2、算法本质区别3、算法相似点总结 前言 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、KNN是什么？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，
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2024-04-02 17:38:43
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KNN（K最近邻算法）1、KNN行业应用：比如文字识别，面部识别；预测某人是否喜欢推荐电影（Netflix）；基因模式识别，比如用于检测某中年疾病；客户流失预测、欺诈侦测（更适合于稀有事件的分类问题）KNN应用场景：通常最近邻分类器使用于特征与目标类之间的关系为比较复杂的数字类型，或者说二者关系难以理解，但是相似类间特征总是相似。KNN算法：简单有效，对数据分布没有假设，数据训练也很快但是它没有模
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2024-07-24 16:19:38
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最近邻分类概念讲解我们使用的是scikit-learn 库中的neighbors.KNeighborsClassifier 来实行KNN.from sklearn import neighbors
neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform', algorithm='auto', leaf_size=30,p=2,
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2024-03-18 12:07:17
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记录下常用的参数，以及函数。参数说明class sklearn.mixture.GaussianMixture(n_components=1, covariance_type='full', tol=0.001, reg_covar=1e-06, max_iter=100,
n_init=1, init_params='kmeans', weights_init=None, means_init
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2024-09-23 18:19:40
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【KNN分类实验】什么是KNN？概念： KNN（K-nearest neighbor），即K近邻算法。当需要一个样本（值）的时候，就使用与该样本最接近的K个邻居来决定。KNN既可用于分类，也能用于回归。（“近”朱者赤，“近”墨者黑）KNN算法的实现过程：从训练集中选择离待预测样本最近的k个样本。根据这k个样本计算待预测样本的值（属于哪个类别或者一个具体数值）。 k的取值会影响分类的结果，如上图所示
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2024-08-11 16:23:19
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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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k近邻法（KNN）原理小结1. k 近邻法算法2. k 近邻法模型2.1 k值的选择2.2 距离度量2.3 分类决策规则3. k 近邻法实现：kd（k-dimension）树3.1 构造kd树3.2 搜索kd树3.3 kd 树预测4. 代码示例5. 模型评价完整代码地址参考 本博客中使用到的完整代码请移步至: 我的github：https://github.com/qingyujean/Mag
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2024-06-08 20:52:03
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文章目录1. K近邻法基础1.1 模型与算法1.2 距离度量1.3 K值选择1.4 邻近点的搜索算法2. kd-tree算法2.1 kd-tree构建方法2.2 kd-tree K近邻搜索方法3. ball-tree算法3.1 ball-tree构建方法3.2 ball-tree K近邻搜索方法4. 附录4.1 K值选择对回归性能的影响4.2 kd-tree构建和搜索4.3 ball-tree构
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2024-06-14 10:14:37
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问题一：read_csv()读取文件，运行提示文件不存在代码：import pandas as pd data=pd.read_csv('D:\MachineLearning\study\vehicle.csv')运行报错：FileNotFoundError: [Errno 2]
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
k-近邻算法概述简单地说，k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 k-近邻算法优点：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：数值型和标称型。 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
1、KNN算法 ① KNN算法原理: K临近(K-nearst neighbors) 是一种基本的机器学习算法，所谓的k临近，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算法即可以应用分类应用中，也可以应用在回归应用中 KNN在做回归和分类的主要区别在于最后做预测的时候的决策方式不同。KNN在分类预测时，一般采用多
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2023-12-19 11:23:58
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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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一、K-近邻算法(KNN)原理K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法， 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法定义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。来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫
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2024-08-12 17:23:25
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【火炉炼AI】机器学习031-KNN回归器模型的构建(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )在上一篇文章中我们学习了构建KNN分类器模型，但是KNN不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题，本章我们来学习KNN回归模型的构建和训练。1. 准备数据集此处我们使用随机函数构建了序列型数
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2024-04-11 21:17:46
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在上一篇文章中，我们介绍了KNN算法的原理，并详细阐述了使用Opencv的KNN算法模块对手写数字图像进行识别，发现识别的准确率还是比较高的，达到90%以上，这是因为手写数字图像的特征比较简单的缘故。本文我们将使用KNN来对更加复杂的CIFAR-10数据集进行识别分类，并尝试提高分类的准确率。1. CIFAR-10数据集介绍CIFAR-10是一个专门用于测试图像分类的公开数据集，其包含的彩色图像分
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
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2024-04-22 20:02:22
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KNN基本思想KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：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，其中K通常是不大于20的整数。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或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。使用图来说话比较方便：原始数据的散点图如下：如果增加一
# Python如何安装knn库
## 问题描述
在机器学习领域中，K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单而有效的分类算法。在Python中，我们通常使用第三方库来实现KNN算法。本文将介绍如何安装KNN库，并提供代码示例来解决一个具体的问题。
## 安装KNN库
在Python中，我们通常使用scikit-learn库来实现KNN算法。scikit-learn
原创
2024-02-23 07:23:42
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