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机器学习通关秘籍｜Day 02：特征降维、用KNN算法和朴素贝叶斯实现分类目录一、特征降维1、特征选择（1）VarianceThreshold 低方差过滤特征选择（2）根据相关系数的特征选择

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机器学习——KNN实现手写数字识别：基于 OpenCV 和 scikit-learn 的实战教学（超级超级超级简单）在这篇文章中，我们将使用 KNN（K-Nearest Neighbors）算法对手写数字进行分类识别。我们会用 OpenCV 读取图像并预处理数据，用 scikit-learn 构建并训练模型，最终识别新的数字图像。

KNN 算法中的各种距离：从原理到应用在机器学习领域，KNN（K - 近邻）算法以其直观易懂的特性占据着重要地位。它的核心思想是 “物以类聚”—— 通过计算待分类样本与已知样本之间的距离，选取距离最近的 K 个样本，再根据这 K 个样本的类别来判断待分类样本的类别。而距离的计算方式直接决定了 KNN 算法对 “相似性” 的判断标准，不同的距离度量适用于不同的数据场景。下面，我们就来详细了解 KNN 算法中常用的各种距离及其应用。

机器学习 KNN 算法,鸢尾花案例目录一.机器学习概述二.人工智能的两大方向三.KNN算法介绍1.核心思想：“物以类聚，人以群分”2.算法步骤

OpenCV 官翻5 - 机器学习https://docs.opencv.org/4.x/d0/d72/tutorial_py_knn_index.html

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从零构建 KNN 分类: sklearn 与自定义实现对比本文将详细介绍 KNN 算法的工作原理、如何计算距离、如何根据最近邻投票进行分类，并通过自定义实现与 sklearn 的 KNN 模型进行对比。

通俗易懂的分类算法之K近邻详解用最通俗的语言和例子，来彻底理解 K近邻（K-Nearest Neighbors，简称 KNN）这个分类算法。不用担心复杂的数学公式，我会用生活中的例子来解释，保证你一听就懂！

数据挖掘——规则和最近邻分类器使用一组 “if…then…”规则进行分类规则: (Condition)→y用覆盖率和准确率度量举例：规则:(Status=Single) → No Coverage=40%, Accuracy= 50%

机器学习之KNN算法K-Nearest Neighbors (KNN) 是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。KNN是一种基于实例的学习方法，它利用训练数据集的实例来进行分类或回归预测。在KNN中，预测的结果依赖于距离度量函数计算出的最近邻实例的标签或值。下面我们将详细探讨KNN的工作原理，并通过代码和示例进一步说明其应用。

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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。

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KNN 图像识别1. 准备工作2. 图像预处理3. 数据处理与分割4. 标签准备5. 训练与测试KNN模型6.检验测试结果：

K-近邻学习K-近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种简单且常用的机器学习算法，主要用于分类和回归任务。其核心思想是：对于一个新的数据点，找到训练集中距离这个数据点最近的 K 个邻居，根据这 K 个邻居的类别或数值来预测新数据点的类别或数值。

第100+12步 ChatGPT学习：R实现KNN分类基于R 4.2.2版本演示一、写在前面有不少大佬问做机器学习分类能不能用R语言，不想学Python咯。

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【机器学习系列】使用KNN模型进行数据分析和预测的完整流程目录一、导入数据二、选择特征变量三、划分训练集和测试集四、训练KNN模型五、进行预测六、计算混淆矩阵七、计算准确率

简化 KNN 检索【翻译】Simplifying kNN search#转载 #大数据/ES #翻译这篇文章是关于如何简化 k 最近邻（k-Nearest Neighbors，简称 kNN）搜索的深入探讨。以下是对全文的翻译(借助 kimi AI)：

分类规则挖掘（一）动物分类：设有动物学家陪小朋友林中散步，若有动物突然从小朋友身边跑过就会问“ 这是什么动物？”，动物学家说是“松鼠”呀！这就是所谓动物的分类问题。

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KNN算法 | K近邻：KD Tree、球树、KNN数据下采样策略KNN基础介绍篇中，我们通过KNN伪代码了解了该算法的逻辑；有没有发现，该算法在训练过程只是进行了数据加载，没有对数据进行任何其他的操作

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KNN算法对鸢尾花进行分类：添加网格搜索和交叉验证优化——添加网格搜索和交叉验证

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人工智能|机器学习——k-近邻算法(KNN分类算法)k-最近邻算法，也称为 kNN 或 k-NN，是一种非参数、有监督的学习分类器，它使用邻近度对单个数据点的分组进行分类或预测。虽然它可以用于回归问题，但它通常用作分类算法，假设可以在彼此附近找到相似点。