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文章 2024-07-11 来自：开发者社区

Python实现PCA降维和KNN人脸识别模型(PCA和KNeighborsClassifier算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...

文章 2024-06-24 来自：开发者社区

KNN算法(k近邻算法)原理及总结

1. KNN算法简介 KNN算法是一种基于实例的学习方法，其基本思想是通过计算待分类样本与训练集中各个样本的距离，选择距离最近的K个样本，然后根据这K个样本的类别进行投票或取平均值，将得票最多的类别或平均值作为待分类样本的类别。 2. KNN算法原理 2.1 计算距离在KNN算法中，常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。具体而言，对于两个样...

文章 2024-06-19 来自：开发者社区

在数据科学领域，分类和回归是两大核心问题。随着大数据时代的到来，传统参数化模型在某些复杂场景中已难以满足需求。此时，非参数化的分类和回归方法逐渐崭露头角，其中近邻类模型（Near-Neighbor Models）以其简单直观、无需明确训练与测试集划分的特性受到了广泛关注。本文将以KNN（k-最近邻）算法为例，深入探讨其在数据科学中的应用，并结合Python的Scikit-learn库展示其实践操....

文章 2024-06-11 来自：开发者社区

使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果（kNN）

谷歌笔记本（可选） from google.colab import drive drive.mount("/content/drive") ...

文章 2024-06-11 来自：开发者社区

使用k-近邻算法构建手写识别系统（kNN）

谷歌笔记本（可选） from google.colab import drive drive.mount("/content/drive") ...

文章 2024-06-11 来自：开发者社区

k-近邻算法（kNN）

k-近邻算法概述优点：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-近邻算法的一般流程（1）收集数据（2）准备数据（3）分析数据（4）训练算法（不需要）（5）测试算法（6）使用算法 ...

文章 2024-06-06 来自：开发者社区

kNN算法

kNN算法将找出k个距离最近的邻居作为目标的同一类别。1．图解kNN算法使用OpenCV的ml模块中的kNN算法的基本步骤如下。（1）调用cv2.ml.KNearest_create()函数创建kNN分类器。（2）将训练数据和标志作为输入，调用kNN分类器的train()方法训练模型。（3ÿ...

文章 2024-05-31 来自：开发者社区

【机器学习】K-近邻算法（KNN）全面解析

K-近邻算法（KNN）全面解析概述 K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基于实例的学习方法，属于监督学习范畴。它的工作原理简单直观：给定一个训练数据集，对新的输入实例，KNN算法通过计算其与训练集中每个实例的距离，找出距离最近的K个邻居...

文章 2024-05-23 来自：开发者社区

机器学习—KNN算法

一、K近邻算法概述 KNN算法属于我们监督学习里面一种分类算法，避开那些文邹邹的话语，用幼稚园的话来说，就是依据已知的，来对未知的事物进行分类。我们要求求小X的评定，我们会怎么来做？按照我们的经验是不是看...

文章 2024-05-12 来自：开发者社区

【机器学习】K-means和KNN算法有什么区别？

K-means和KNN算法的基本原理 K-means和KNN（K-Nearest Neighbors）是两种常用的机器学习算法，它们在解决不同类型的问题时有着不同的应用和特点。首先，我们来了解一下它们的基本原理。 K-means算法 K-means是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个簇。其基本原理是通过迭代的方式，将数据点分配到K个簇中，使得每个数据点都属于离它最近的簇的中心点。具体...

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更新时间 2024-07-12 18:04:00

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