近邻算法

Al leng5 天前
算法·近邻算法
K 近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)详解及案例K近邻算法是一种监督学习算法,核心思想是“物以类聚,人以群分”:对于一个新样本,通过计算它与训练集中所有样本的“距离”,找出距离最近的K个样本(即“近邻”),再根据这K个近邻的标签(分类问题)或数值(回归问题)推断新样本的结果。
李昊哲小课10 天前
python·机器学习·分类·数据挖掘·回归·近邻算法·sklearn
K近邻算法的分类与回归应用场景K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法是一种基础但强大的机器学习方法,它既可以用于分类问题,也能解决回归问题。
一只鱼^_15 天前
java·数据结构·c++·算法·贪心算法·动态规划·近邻算法
牛客周赛 Round 99赛时成绩如下:A. Round 99题目描述 对于给定的五位整数,检查其中是否含有数字 99;换句话说,检查是否存在相邻的两个数位,其值均为 。
198918 天前
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习·生成对抗网络·近邻算法
【零基础学AI】第30讲:生成对抗网络(GAN)实战 - 手写数字生成GAN就像艺术品鉴定师与伪造者的博弈:生成器(Generator):伪造者判别器(Discriminator):鉴定师
蓝婷儿22 天前
python·机器学习·近邻算法
Python 机器学习核心入门与实战进阶 Day 2 - KNN(K-近邻算法)分类实战与调参KNN(K-Nearest Neighbors)核心思想:给定一个待预测样本,找到训练集中“距离它最近”的 K 个样本,用这些样本的类别进行多数投票预测。
奔跑吧邓邓子1 个月前
人工智能·数据挖掘·近邻算法·k-近邻算法
解锁K-近邻算法:数据挖掘的秘密武器在数据挖掘与机器学习的广袤领域中,K - 近邻(K-Nearest Neighbor,简称 KNN)算法宛如一颗璀璨的明星,散发着独特的魅力 。它是一种极为基础且经典的算法,在分类与回归任务里都有着广泛应用。从诞生之初到如今,KNN 算法凭借其简单直观的原理,在众多实际场景中发挥着重要作用。
白熊1882 个月前
算法·机器学习·近邻算法
【机器学习基础】机器学习入门核心算法:K-近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)K-近邻算法(KNN)是一种基于实例的监督学习算法,其核心思想是**“物以类聚”**。算法特点包括:工作原理: 给定新样本时,在训练集中查找距离最近的K个样本,通过这K个邻居的标签进行多数表决(分类)或均值计算(回归)。
一只鱼^_2 个月前
数据结构·c++·算法·leetcode·近邻算法·广度优先·图搜索算法
力扣第450场周赛Q1. 数位和等于下标的最小下标给你一个整数数组 nums 。返回满足 nums[i] 的数位和(每一位数字相加求和)等于 i 的 最小 下标 i 。
满天星耶3 个月前
图像处理·人工智能·机器学习·计算机视觉·数据分析·近邻算法
机器学习数据特征处理,鸢尾花案例,数字识别案例特征的单位或者大小相差较大,或者某特征的方差相比其他的特征要大出几个数量级,容易影响(支配)目标结果,使得一些模型(算法)无法学习到其它的特征。
SmallBambooCode5 个月前
人工智能·python·机器学习·scikit-learn·近邻算法
【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用KNN(K最近邻算法)今天机器学习课上的代码,在此记录一下。通过pandas导入结构化数据,选取"搞笑镜头"等三个特征作为输入变量,影片分类作为目标变量。采用分层抽样(stratify=y)将数据按8:2比例划分训练集和测试集,确保两个集合的类别分布比例与原数据集一致,这对于类别不平衡数据的建模尤为重要。标准化处理(StandardScaler)消除特征量纲差异,这是基于距离计算的KNN算法的必要预处理步骤。
赛丽曼6 个月前
人工智能·机器学习·近邻算法
机器学习-K近邻算法鸢尾花数据集 鸢尾花Iris Dataset数据集是机器学习领域经典数据集,鸢尾花数据集包含了150条鸢尾花信息,每50条取自三个鸢尾花中之一:Versicolour、Setosa和Virginica 每个花的特征用如下属性描述:
Fishel-7 个月前
人工智能·python·算法·机器学习·近邻算法·facebook
预测facebook签到位置本次比赛的目的是预测一个人将要签到的地方。 为了本次比赛,Facebook创建了一个虚拟世界,其中包括10公里*10公里共100平方公里的约10万个地方。 对于给定的坐标集,您的任务将根据用户的位置,准确性和时间戳等预测用户下一次的签到位置。 数据被制作成类似于来自移动设备的位置数据。 请注意:您只能使用提供的数据进行预测。
迪小莫学AI7 个月前
python·算法·机器学习·分类·近邻算法
【机器学习超详细版】用K-近邻算法精准分类鸢尾花并实现数据可视化,全网最完整详细在本篇博客中,我们将深入探讨如何使用 K-近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN) 对经典的 鸢尾花数据集(Iris Dataset) 进行分类,并通过多种可视化手段来理解数据和模型的表现。通过这些步骤,你将不仅能够实现一个高效的分类模型,还能通过可视化手段更好地理解数据分布和模型决策。每个模块代码需要连到一块写,否则会报错,最后有合并后的完整代码。
远方2.08 个月前
分类·回归·近邻算法
机器学习模型从理论到实战|【004-K最近邻算法(KNN)】基于距离的分类和回归例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。
摆烂小白敲代码8 个月前
c++·人工智能·算法·机器学习·近邻算法
【机器学习】K近邻算法目录算法引入:KNN算法的核心思想KNN算法的步骤KNN常用的距离度量方法KNN算法的优缺点优点:缺点:
AI_Auto9 个月前
开发语言·python·近邻算法
Python异常检测-K最近邻算法(KNN)Python异常检测- Isolation Forest(孤立森林) python异常检测 - 随机离群选择Stochastic Outlier Selection (SOS) python异常检测-局部异常因子(LOF)算法 Python异常检测- DBSCAN Python异常检测- 单类支持向量机(One-Class SVM) Python异常检测-3Sigma
惊鸿若梦一书生9 个月前
人工智能·分类·近邻算法
【人工智能-初级】第3章 k-最近邻算法(KNN):分类和Python实现K-最近邻算法(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种简单而有效的监督学习算法,主要用于分类和回归问题。在分类问题中,KNN算法通过计算测试样本与训练样本之间的距离,找到距离测试样本最近的 k 个训练样本,然后通过这 k 个样本的类别进行投票决定测试样本的类别。在回归问题中,KNN则是通过这些最近邻的平均值来预测输出。
python机器学习ML10 个月前
机器学习·分类·近邻算法
机器学习K近邻算法——分类问题K近邻算法示例针对“数据8.1”,讲解分类问题的K近邻算法,以V1(转型情况)为响应变量,以V2(存款规模)、V3(EVA)、V4(中间业务收入)、V5(员工人数)为特征变量。
python机器学习ML10 个月前
python·机器学习·近邻算法·knn
机器学习K近邻算法——python详细代码解析(sklearn)(1)K 近邻算法(K-Nearest Neighbor, KNN)属于一种简单且具有 “懒惰” 特性的监督式学习算法。其简单之处在于不进行参数估计,仅考量特征变量间的距离,以此解决分类或回归问题。“懒惰” 是因为该算法无显式学习及训练过程,仅在接到预测任务时才开始找寻近邻点,致使预测效率相对较低。同时,由于 K 近邻算法针对有响应变量的数据集,故而属于监督式学习方式。K 近邻算法既能用于解决分类问题,也可用于解决回归问题。
HeShen.10 个月前
经验分享·python·机器学习·分类·近邻算法·sklearn
机器学习Python实战-第三章-分类问题-1.K近邻算法K近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法是机器学习算法中一种基本的分类与回归方法,以输入为实例的特征向量,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取k(k≥1)个距离中最近的邻居进行分类判断(投票法)或者回归。如果k=1,那么新数据被简单的分配给其他近邻的类。