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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。

基于机器学习的地震预测（Earthquake Prediction with Machine Learning）地震几乎是每个人都听说过或经历过的事情。地震基本上是一种自然发生的事件，当地壳中突然释放能量导致地面振动或晃动时，就会发生地震。在地球表面之下，有很大一部分被称为构造板块，它们构成了地球的外层。这些部分经常移动并相互作用。由于这种相互作用和运动，这些板块可能会因摩擦而锁定，这反过来又会导致压力增加。

[机器学习]KNN——K邻近算法实现y测试值: [2 1 2 2 0 0 2 0 1 1 2 0 1 1 1 2 2 0 1 2 1 0 0 0 1 2 0 2 0 0 2 1 0 2 1 0 2 1 2 2 1 1 1 0 0] y预测值: [2 1 2 2 0 0 2 0 1 1 1 0 1 1 1 2 2 0 1 2 1 0 0 0 1 2 0 2 0 0 2 1 0 2 1 0 2 1 2 1 1 2 1 0 0] 预测准确率: 0.9333333333333333 k 距离函数预测准确率 0 1 曼哈顿距离 0.933333 1

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OpenCV 新版滴 4.5.1 发布啦！发布亮点：OpenCV Github 项目终于突破50000 stars！新的里程碑~这次发布的特性包括：

机器学习|K邻近(K Nearest-Neighbours)本文从概念、原理、距离函数、K 值选择、K 值影响、、优缺点、应用几方面详细讲述了 KNN 算法一种简单的监督学习算法，惰性学习算法，在技术上并不训练模型来预测。适用于分类和回归任务。它的核心思想是：相似的对象彼此接近。例如，若果你想分类一个新的数据点(绿点)，可以查看训练数据中哪些数据点与它最接近，并根据这些最接近的数据点和标签来预测它的标签(红点或蓝圆)。

解密人工智能：KNN | K-均值 | 降维算法 | 梯度Boosting算法 | AdaBoosting算法机器学习算法是一种基于数据和经验的算法，通过对大量数据的学习和分析，自动发现数据中的模式、规律和关联，并利用这些模式和规律来进行预测、分类或优化等任务。机器学习算法的目标是从数据中提取有用的信息和知识，并将其应用于新的未知数据中。

分类算法系列②：KNN算法目录KNN算法1、简介2、原理分析数学原理相关公式及其过程分析距离度量k值选择分类决策规则3、API4、⭐案例实践