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KNN 算法实现 Iris 数据集分类
文章目录 1 scikit-learn介绍2 scikit-learn常用模块2.1 数据集模块2.2 数据预处理模块2.3 特征提取与选择模块 3 K邻近算法(K-Nearest Neighbor, KNN)介绍4 KNN算法实现Iris数据集的分类 1 scikit-learn介绍
scikit-learn与机器学习的关系：
Scikit-learn是基于Py…
最简单的分类算法之一：KNN（原理解析+代码实现）
KNN（K- Nearest Neighbor），即K最邻近算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。简单来说，它是根据“最邻近”这一特征来对样本进行分类。 目录 1、大致了解KNN2、原理分析2.1一些数学知识2.2算法思想 3.代码实现 1、…
一种基于层次分析法的改进KNN算法
说明
由于是第一次写论文，这篇论文只发表在了本科学校的学报上，在2018年7月12号已经上传知网，在知网网址为：一种基于层次分析法的改进KNN算法代码 。之前忙于整理机器学习笔记，而忽略这篇论文的整理。 前言
本篇论文…
KNN算法解决鸢尾花分类案例
KNN算法解决鸢尾花分类案例
本文分别通过KNN底层算法实现和sklearn中的KNeighbors Classifier（K近邻分类模拟）和对3中不同的鸢尾花的分类。
一、K近邻（KNN）算法介绍 二、KNN举例说明 三、KNN举例计算 四、KNN算法实现 五、利用K…
【机器学习】KNN算法实战项目三：金融贷款策略分类
KNN算法实战项目三：金融贷款策略分类 3 金融贷款策略中的KNN分类3.1 模块导入与数据加载3.2 数据EDA3.2.1 数据预处理3.2.2 数据可视化3.2.3 特征工程 3.3 模型创建与应用3.4 模型对比 手动反爬虫：
原博地址 https://blog.csdn.net/lys_828/article/det…
机器学习（KNN二）——案例：鸢尾花数据分类
常见API 这里有我们上篇博客提到的DKTree，还有最基本的KNeighborsClassifier(用于分类) 和 KNeighborsRegressor(用于回归)，这里列出常见的参数：
参数KNeighborsClassifier / KNeighborsRegressorweights样本权重，可选参数: unif…
用python实现KNN算法
KNN简介
KNN(K-nearest neighbor)，即K近邻算法。当需要表示一个样本（值）的时候，就使用于该样本最接近的K个邻居来决定。KNN即可以用于分类，也可以用于回归。
数据集地址
https://vincentarelbundock.github.io/Rda…
简介)
K-最近邻法(KNN)简介
K-最近邻法(K-Nearest Neighbor, KNN)最初由Cover和Hart于1968年提出，是一个在理论上比较成熟的分类算法。
KNN是一类可用于分类或回归的技术。作为一个非参数学习算法，K-最近邻并不局限于固定数目的参数。我们通常认为K-最近邻算法没有任何参数&#x…
机器学习Sklearn实战——KNN算法
KNN鸢尾花分类
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn import datasets
import numpy as np
X,y datasets.load_iris(True) #返回x、y
X X[:,:2]
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],cy)
knn KNeighborsClassifier(…
KNN分类算法原理及应用
1.1 KNN概述
K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。
KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断你的类型。
本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度。
1.2 算法图示 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然…
ModuleNotFoundError: No module named ‘simple_knn‘
【报错】使用 AutoDL 复现 GaussianEditor 时引用 3D Gaussian Splatting 调用simple_knn 时遇到 ModuleNotFoundError: No module named ‘simple_knn‘ 报错：
【原因】 一开始以为是版本问题，于是将所有可能的版本都尝试了 (from versions: 0.1, 0.2…
KNN算法Python实现以及总结
目录 一、算法原理
二、源代码
三、实验结果及总结 一、算法原理 KNN算法属于监视类算法，即需要人类自己进行将数据分类，然后根据已知的数据类型来预测未知的数据类型
# KNN算法
# 第一步：先在数据库里面引入数据
# 第二步：先预…
使用KNN进行分类和回归
一般情况下k-Nearest Neighbor (KNN)都是用来解决分类的问题，其实KNN是一种可以应用于数据分类和预测的简单算法，本文中我们将它与简单的线性回归进行比较。
KNN模型是一个简单的模型，可以用于回归和分类任务。大部分的机器学习算法都是用它…
机器学习（KNN一）——原理概述
从这篇博客开始机器学习最大的一块——分类（有监督学习），并以KNN做为开篇。（当然KNN也可用做回归）
K近邻(K-nearst neighbors, KNN)是一种基本的机器学习算法，所谓k近邻，就是k个最近的邻居的意…
【机器学习】KNN算法实战项目二：水果分类
KNN算法实战项目二：水果分类 2 KNN实现水果分类2.1 模块导入与数据加载2.2 数据EDA2.3 模型创建与应用2.4 绘制决策边界 手动反爬虫：
原博地址 https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/122615360 知识梳理不易，请尊重劳动成果&#…
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K-近邻算法（KNN)
文章目录 1.K-近邻算法小例子评价 2.K-近邻模型2.1 距离度量 L p L_p Lp距离欧氏距离（Euclidean Distance）曼哈顿距离（Manhattan Distance）其它 2.2 k \large k k 值的选择不同k值的影响特例： k 1 k1 k1࿰…
1.3.1 计算机的主要性能指标 （机器字长、数据通路带宽、主存容量、运算速度、吞吐量、响应时间、主频和时钟周期、CPI、CPU执行时间、MIPS、MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS）
文章目录 两张图带你了解计算机的主要性能指标 两张图带你了解计算机的主要性能指标 运算速度↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
软考高级之系统架构师之计算机基础
概述
今天是9月28日，距离软考高级只剩37天，加油！
概念
三种周期：
Clock Cycle：时钟周期，CPU主频，又称为时钟频率，时钟周期是时钟频率的倒数Instruction Cycle：指令周…