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2、python机器学习基础教程——K近邻算法鸢尾花分类

第一个K近邻算法应用:鸢尾花分类

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Python机器学习(一):kNN算法

这段时间用opencv中的机器学习算法做了一下目标检测,效果还是不错的。但都是按照命令和库进行调用,基本对我来说是个黑盒子。固然工程师要会用工具,但如果不深入理解内部实现,是很难进步的。

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图嵌入综述 (arxiv 1709.07604) 译文 4.1 ~ 4.2

原文:A Comprehensive Survey of Graph Embedding: Problems, Techniques and Applications (arxiv 1709.07604) 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 四、图嵌入技术 在本节中,我们基于所使用的技术对图嵌入方法进行分类。

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KNN实现手写数字识别

KNN实现手写数字识别 博客上显示这个没有Jupyter的好看,想看Jupyter Notebook的请戳KNN实现手写数字识别.ipynb 1 - 导入模块 import numpy as np import matplotlib.

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JS简单实现邻近算法(KNN)

KNN百度百科 1.实现KNN 简单理解下原理,我们将数据放入数据中进行比较排序截取最接近(也就是距离或差距最小)的N个进行"投票",然后得到投票数最多的。

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Python3入门机器学习 - 线性回归与knn算法处理boston数据集

简单线性回归 最小二乘法实现原理 最小二乘法公式 使用最小二乘法计算a、b的值,实现线性回归的拟合 # _*_ encoding:utf-8 _*_ import numpy as np class SimpleLinearRegres...

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机器学习实战之KNN算法

本系列教程为《机器学习实战》的读书笔记。首先,讲讲写本系列教程的原因:第一,《机器学习实战》的代码由Python2编写,有些代码在Python3上运行已会报错,本教程基于Python3进行代码的修订;第二:之前看了一些机器学习的书籍,没有进行记录,很快就忘记掉了,通过编写教程也是一种复习的过程;第三,机器学习相对于爬虫和数据分析而言,学习难度更大,希望通过本系列文字教程,让读者在学习机器学习的路上少走弯路。

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sklearn调包侠之KNN算法

天下武功,唯快不破。今天就正式讲解如何通过《sklearn小抄》武林秘籍,成为一代宗师调包侠。欲练此功,必先自宫;就算自宫,未必成功;若不自宫,也能成功。

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KNN(K-Nearest Neighbor)介绍

KNN(K-Nearest Neighbor)介绍 原文地址:https://www.cnblogs.com/nucdy/p/6349172.html Wikipedia上的 KNN词条 中有一个比较经典的图如下: KNN的算法过程是是这样的: 从上图中我们可以看到,图中的数据集是良好的数据,即都打好了label,一类是蓝色的正方形,一类是红色的三角形,那个绿色的圆形是我们待分类的数据。

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py4CV例子1猫狗大战和Knn算法

1、什么是猫狗大战;数据集来源于Kaggle(一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台),原数据集有12500只猫和12500只狗,分为训练、测试两个部分。 2、什么是Knn算法: K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)基本思想: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。

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JavaScript机器学习之KNN算法

译者按 机器学习原来很简单啊,不妨动手试试! 原文: Machine Learning with JavaScript : Part 2 译者: Fundebug 为了保证可读性,本文采用意译而非直译。

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通过KNN算法预测数据所属NBA球员——Python实现

项目介绍 通过得分,篮板,助攻,出场时间四个数据来预测属于哪位球员。 选取了'LeBron James','Chris Paul','James Harden','Kevin Love','Dwight Howard'五位球员单场数据。

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cs231n之KNN算法

1.环境搭建以及前置条件 1.前置环境: 1.mac 2.pycharm 3.python3 4.Anaconda 2.环境搭建: 1.官网下载并安装Anaconda 2.官网下载并安装pycharm 3.在pycharm中使用Anaconda 1.preference-->project-->project interpreter 2.将Anaconda的解释器当做一个project interpreter添加 4.下载assignment1作业项目并导入pycharm中,作业下载 。

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K近邻(knn)算法预测电影类型

K近邻思想: 根据你的"邻居们"来确定你的类别 你一觉醒来,不知道自己身在何方里,你能通过计算机定位到周围5个"最近的"邻居,其中有4个身处火星,1个身处月球,你认为应该自己距火星更近,自己应该在火星.

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kNN算法——帮你找到身边最相近的人

本文简单介绍最近邻算法的基本思想以及具体python实现,并且分析了其优缺点及适用范围,适合初学者理解与动手实践。

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