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  1. 基于python实现kNN算法的

  2. 这是KNN算法的实现过程,包含python程序和代码,还包括测试数据,适合入门学习
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2015-12-07
    • 文件大小:896000
    • 提供者:yywan1314520
  1. python运用sklearn实现KNN分类算法

  2. 主要为大家详细介绍了python运用sklearn实现KNN分类算法,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:65536
    • 提供者:weixin_38607864
  1. 使用python实现kNN分类算法

  2. 主要为大家详细介绍了使用python实现kNN分类算法,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:167936
    • 提供者:weixin_38739919
  1. python实现KNN分类算法

  2. 主要为大家详细介绍了python实现KNN分类算法,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:207872
    • 提供者:weixin_38618746
  1. 原生python实现knn分类算法

  2. 主要介绍了原生python实现knn分类算法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:432128
    • 提供者:weixin_38733355
  1. Python代码实现KNN算法

  2. 主要为大家详细介绍了Python代码实现KNN算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-20
    • 文件大小:49152
    • 提供者:weixin_38675465
  1. Python实现KNN(K-近邻)算法的示例代码

  2. 主要介绍了Python实现KNN(K-近邻)算法的示例代码,它主要用于对事物进行分类。小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-19
    • 文件大小:98304
    • 提供者:weixin_38697471
  1. 利用Python实现kNN算法的代码

  2. 主要介绍了利用Python实现kNN算法的代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:59392
    • 提供者:weixin_38506713
  1. python实现kNN算法识别手写体数字的示例代码

  2. 主要介绍了python实现kNN算法识别手写体数字的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:128000
    • 提供者:weixin_38655990
  1. python运用sklearn实现KNN分类算法

  2. KNN(K-Nearest-Neighbours Classiflication)分类算法,供大家参考,具体内容如下 最简单的分类算法,易于理解和实现 实现步骤:通过选取与该点距离最近的k个样本,在这k个样本中哪一个类别的数量多,就把k归为哪一类。 注意 该算法需要保存训练集的观察值,以此判定待分类数据属于哪一类 k需要进行自定义,一般选取k<30 距离一般用欧氏距离,即​  通过sklearn对数据使用KNN算法进行分类 代码如下: ## 导入鸢尾花数据集 iris
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:63488
    • 提供者:weixin_38638647
  1. python实现kNN算法识别手写体数字的示例代码

  2. 1。总体概要 kNN算法已经在上一篇博客中说明。对于要处理手写体数字,需要处理的点主要包括: (1)图片的预处理:将png,jpg等格式的图片转换成文本数据,本博客的思想是,利用图片的rgb16进制编码(255,255,255)为白色,(0,0,0)为黑色,获取图片大小后,逐个像素进行判断分析,当此像素为空白时,在文本数据中使用0来替换,反之使用1来替换。 from PIL import Image '''将图片转换成文档,使用0,1分别替代空白和数字''' pic = Image.ope
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:124928
    • 提供者:weixin_38711149
  1. 使用python实现knn算法

  2. 本文实例为大家分享了python实现knn算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 knn算法描述 对需要分类的点依次执行以下操作: 1.计算已知类别数据集中每个点与该点之间的距离 2.按照距离递增顺序排序 3.选取与该点距离最近的k个点 4.确定前k个点所在类别出现的频率 5.返回前k个点出现频率最高的类别作为该点的预测分类 knn算法实现 数据处理 #从文件中读取数据,返回的数据和分类均为二维数组 def loadDataSet(filename): dataSet = [] l
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:70656
    • 提供者:weixin_38614462
  1. Python代码实现KNN算法

  2. kNN算法是k-近邻算法的简称,主要用来进行分类实践,主要思路如下: 1.存在一个训练数据集,每个数据都有对应的标签,也就是说,我们知道样本集中每一数据和他对应的类别。 2.当输入一个新数据进行类别或标签判定时,将新数据的每个特征值与训练数据集中的每个数据进行比较,计算其到训练数据集中每个点的距离(下列代码实现使用的是欧式距离)。 3.然后提取k个与新数据最接近的训练数据点所对应的标签或类别。 4.出现次数最多的标签或类别,记为当前预测新数据的标签或类别。 欧式距离公式为: distanc
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:50176
    • 提供者:weixin_38604916
  1. kNN算法python实现和简单数字识别的方法

  2. 本文实例讲述了kNN算法python实现和简单数字识别的方法。分享给大家供大家参考。具体如下: kNN算法算法优缺点: 优点:精度高、对异常值不敏感、无输入数据假定 缺点:时间复杂度和空间复杂度都很高 适用数据范围:数值型和标称型 算法的思路: KNN算法(全称K最近邻算法),算法的思想很简单,简单的说就是物以类聚,也就是说我们从一堆已知的训练集中找出k个与目标最靠近的,然后看他们中最多的分类是哪个,就以这个为依据分类。 函数解析: 库函数: tile() 如tile(A,n)就是将A重复n次
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:84992
    • 提供者:weixin_38628429
  1. 用Python实现KNN算法

  2. 用Python实现KNN算法 最近在玩imbalance的时候,看到imbalanced-learn中牵扯到了KNN算法,所以,就把KNN仔细地研究了一下。首先,KNN算法原理比较简单,通俗易懂。当然,在实现算法的过程中,参考了sklearn的代码风格,这里不得不说,sklearn真是简约大方,实用方便。 k-近邻算法(k-Nearest Neighbour algorithm),又称为KNN算法,是数据挖掘技术中原理最简单的算法。KNN 的工作原理:给定一个已知标签类别的训练数据集,输入没有标
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:80896
    • 提供者:weixin_38745233
  1. PYTHON机器学习——KNN(k近邻算法)

  2. PYTHON机器学习——KNN(k近邻算法) 代码实现 首先,导入需要用到的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 初始化模拟数据集和对应的分类 data_x=[[1.15,2.34], [1.55,2.47], [3.78,4.98], [3.34,4.56], [2.22,2.34]] data_y=[1,1,0,0,1] X_train=np.array(da
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:45056
    • 提供者:weixin_38699784
  1. 利用Python实现kNN算法的代码

  2. 邻近算法(k-NearestNeighbor) 是机器学习中的一种分类(classification)算法,也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单,但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此,学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。 kNN算法的思想非常的朴素,它选取k个离测试点最近的样本点,输出在这k个样本点中数量最多的标签(label)。我们假设每一个样本有m个特征值(property),则一个样本的可以用一个m维向量表示: X =( x1,x2,… , xm ),  同样地,测
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-31
    • 文件大小:57344
    • 提供者:weixin_38632916
  1. 使用python实现kNN分类算法

  2. k-近邻算法是基本的机器学习算法,算法的原理非常简单: 输入样本数据后,计算输入样本和参考样本之间的距离,找出离输入样本距离最近的k个样本,找出这k个样本中出现频率最高的类标签作为输入样本的类标签,很直观也很简单,就是和参考样本集中的样本做对比。下面讲一讲用python实现kNN算法的方法,这里主要用了python中常用的numpy模块,采用的数据集是来自UCI的一个数据集,总共包含1055个样本,每个样本有41个real的属性和一个类标签,包含两类(RB和NRB)。我选取800条样本作为参考样
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-31
    • 文件大小:164864
    • 提供者:weixin_38516956
  1. python可视化实现KNN算法

  2. 简介 这里通过python的绘图工具Matplotlib包可视化实现机器学习中的KNN算法。 需要提前安装python的Numpy和Matplotlib包。 KNN–最近邻分类算法,算法逻辑比较简单,思路如下: 1.设一待分类数据iData,先计算其到已标记数据集中每个数据的距离,例如欧拉距离sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2); 2.然后根据离iData最近的k个数据的分类,出现次数最多的类别定为iData的分类。 KNN——最近邻算法python代码 代码实现:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:187392
    • 提供者:weixin_38723691
  1. 用python手写KNN算法+kd树及其BBF优化(原理与实现)(上篇)

  2. 用python手写KNN算法+kd树及其BBF优化(原理与实现)(上篇) 初学python和机器学习,突然兴起想动手用python实践一下KNN算法,本来想着这个算法原理很简单明了,应该实现起来没什么大问题,然而真正上手的时候问题频出,花了好一些功夫挨个排除各种奇怪的bug,总算是大功告成。接下来我会介绍一下算法的手写实现和在此过程中亲遇的各种问题,希望能够帮到大家。实验所需数据链接在文章最后。 ps:从学习C语言以来形成了print调试的毛病,所以在代码中保留了一些用于调试的输出重要信息的pr
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:409600
    • 提供者:weixin_38710323
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