I . K-NN 简介II . K-NN 分类III . K-NN 分类实例IV . K-NN 分类 准确性评估方法V . 保持法VI . kk-交叉确认法VII . K-NN 分类结果评价指标VIII . 分类 判定 二维表IX . 准确率X . 召回率XI . 准确率与召回率关联XII . 准确率 与 召回率 综合考虑
原创
2022-03-09 10:11:44
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from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
iris = load_iris()
iris_data = iris.data
iris_target = iris.target
print(iris.feature_names)
X = ir
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2016-03-30 17:54:00
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在本系列前面的文章中，简单介绍了一下Ignite的线性回归算法，下面会尝试另一个机器学习算法，即k-最近邻(k-NN)分类。该算法基于对象k个最近邻中最常见的类来对对象进行分类，可用于确定类成员的关系。一个适合k-NN分类的数据集是鸢尾花数据集，它可以很容易地通过UCI网站获得。鸢尾花数据集由150个样本组成，来自3种不同种类的鸢尾花各有50朵（Iris Setosa, Iris Versicol
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2023-05-31 03:57:39
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k近邻（k-NearestNeighbor，简称kNN）学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于k个“邻居”的信息来进行预测。1.最近邻检索（NearestNeighborSearch）最近邻检索就是根据数据的相似性，从数据库中寻找与目标数据最相似的项目。这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离，可以认为数据
原创
2020-12-29 19:26:57
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一.k近邻算法的基本概念，原理以及应用 k近邻算法是一种基本分类和回归方法。本篇文章只讨论分类问题的k近邻法。 K近邻算法，即是给
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2022-11-08 21:23:47
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一文搞懂k近邻（k-NN）算法(一)前几天和德川一起在学习会上讲解了k-NN算法，这里进行总结一下，力争用最通俗的语言讲解以便更多同学的理解。本文目录如下：1.k近邻算法的基本概念，原理以及应用2.k近邻算法中k的选取，距离的度量以及特征归一化的必要性3.k近邻法的实现：kd树原理的讲解4.kd树详细例子讲解5.kd树的不足以及最差情况举例6.k近邻方法的一些个人总结1k近邻算法的基本概念，原理以
原创
2020-11-23 13:07:01
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机器学习实例 1.1、k-近邻算法（简单k-nn） 一、总结 一句话总结： 【取最邻近的分类标签】：算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签 【k的出处】：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k的出处 【k-近邻算法实例】：比如，现在我这个k值取3，那么在电影例
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2020-12-06 19:25:00
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22181本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。非参数方法用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认为函数光滑，避免了模型选择带来的风险；但是，表达式复杂，难以解释，计算量大是非参的一个很大的毛病。所以说使用非参有风险，选择需谨慎。非参的想法很简单：函数在观测到的点取观测值的概率较大，用x附近...
原创
2021-05-19 21:32:07
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完结篇|一文搞定k近邻算法（k-NN）算法（二）上篇文章重点讲解了最基本的k近邻算法一文搞懂k近邻（k-NN）算法（一）这篇文章重点讲解一下k近邻算法的最经典算法kd树的相关知识点以及最终的总结！希望看完这篇文章，对kd树能够有一个直观的感觉~本文目录如下：1.k近邻算法的回顾2.k近邻算法中的分类决策规则讲解3.k近邻法的实现：kd树原理的讲解以及kd树详细例子讲解4.kd树的不足以及最差情况举
原创
2020-11-23 14:23:23
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22181本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。非参数方法用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认为函数光滑，避免了模型选择带来的风险；但是，表达式复杂，难以解释，计算量大是非参的一个很大的毛病。所以说使用非参有风险，选择需谨慎。非参的想法很简单：函数在观测到的点取观测值的概率较大，用x附近...
原创
2021-05-12 13:38:04
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HNSW是一种高效向量检索算法，通过分层图结构实现近似最近邻的对数时间搜索，显著降低查询延迟。相比暴力搜索，它在保持高召回系统。
本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。非参数方法用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认为函数光滑，避免了模型选择带来的风险；但是，表达式复杂，难以解释，计算量大是非参的一个很大的毛病。所以说使用非参有风险，选择需谨慎。非参的想法很简单：函数在
原创
2022-11-14 20:01:09
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最近我们被客户要求撰写关于非参数方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。非参数方法用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认为函数光滑，避免了模型选择带来的风险；但是，表达式复杂，难以解释，计算量大是非参的一
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2023-11-29 10:22:21
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D75
原创
2022-10-10 15:58:09
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx1、预处理（1）、特征提取对应文件：feature_extraction.py最后结...
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2021-10-25 16:04:23
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx1、预处理获取方式关注微信公众号 datayx 然后回复 情感 即可获取。几种情...
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2021-10-25 17:19:12
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最大的 k 个数，并且返回它们所在位置的索引。#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfimport numpy as npinput
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2022-08-30 10:30:08
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实验设备与软件环境 硬件环境：内存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部 系统环境：windows 软件环境：Anaconda2(64位)，python3.5，jupyter 内核版本：window10.0 实验内容和原理 （1）实验内容： 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果。海伦使用约会网址寻
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2020-01-14 14:50:00
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K210视觉体验—人脸识别使用设备ZTFR开发板人脸识别构造函数导入模型示例代码基础测试炫酷识别 使用设备ZTFR开发板人脸识别首先简单介绍一下 K210 的 KPU。KPU 是 K210 内部一个神经网络处理器，简单来说就是 KPU 能加载和运行各种现成的 AI 算法模型，实现各种机器视 觉等功能。 MaixPy 中人脸识别本质是目标检测，主要通过在 K210 的 KPU 上跑 YOLO（Yo
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2024-08-09 16:29:32
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本文介绍了训练分类网络的各个阶段可以用来提升性能的Trick，也就是俗称的调参术。结果顶级调参术的调教，ResNet- 50的top-1验证精度在ImageNet上从75.3%提高到79.29%。这个结果比直接设计全新的网络效果都要好。1.Baseline现有的深度学习分类网络，其主要整体框架如下图所示：首先对数据进行预处理，并利用小批量随机梯度下降的训练模板，在每次迭代中，通过随机抽取batch
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2024-06-26 11:49:12
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