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  1. 机器学习: Metric Learning (度量学习) 学习笔记

  2. 目前,机器学习中的K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)算法被认为是处理文本分类的最好方法。但KNN分类算法有以下的缺陷: KNN是基于近邻度量的一种模式分类算法,它高度依赖于数据间的相似度度量,简单的欧式距离在实际应用时,由于不考虑不同维度之间对分类的影响以及输入数据数据维数高的问题,往往不能取得良好的分类效果。 KNN 分类算法虽然可以一定情况下克服数据偏斜带来的分类误差,但是这也是造成它对样本密度分布敏感的主要原因,当类间密度高度分布不均时,分类效果会有较大的影响。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-04-01
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:u013111905
  1. KNN+手写识别系统-南梦倾寒.rar

  2. 本资源为《《机器学习实战》读书笔记(二)K-近邻算法(下)(手写识别系统)》的资源,作者:南梦倾寒,里面包含了可以完成本次项目的代码,作者亲测,可以成功实现,本次环境为Windows+Python3+VScode,您可以通过查找作者的博客进行学习(博客中有详细的记录)!如果有疑问,请联系作者。万分感谢!
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-06-09
    • 文件大小:877kb
    • 提供者:qq_38172282
  1. 小白的树莓派Tensorflow opencv 学习笔记(九)

  2. K-最近邻匹配 所有机器学习算法中,KNN是最简单它也是在ORB框架下。但是它和之前ORB中的match的区别在于match返回最佳匹配,而KNN函数返回K个匹配,之后可以再用knnMatch进一步处理。 代码部分: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv2.imread('football.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('shoo
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:748kb
    • 提供者:weixin_38722464
  1. 机器学习笔记2-KNN

  2. KNN-k最近邻 KNN(K-NearestNeighbor)–k最近邻,NN代表神经网络的意思 k最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居表示 核心思想:如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并且具有这个类别样本的特性。 算法三要素 k值的选取 距离度量的方式 分类决策规则 k值的选择 对于k值的选择,没有一个固定的经验,一般根据样本的分布,选择一个较小的值,可以通过交叉验证选择一个合适的k值。 选择较小
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:141kb
    • 提供者:weixin_38732277
  1. 机器学习:机器学习实战(Python3):kNN,决策树,贝叶斯,逻辑回归,SVM,线性回归,树回归-源码

  2. 机器学习 原创文章每月最少两篇文章,后续最新文章会在首发,视频首发,大家可以加我进交流群,技术交流或提意见都可以,欢迎星级! 文章首发声明 文章在自己的个人网站首发,其他平台文章均属转发,如想获得最新更新进展,欢迎关注我的个人网站: ://cuijiahua.com/ 第二章:kNN(k-邻域算法) 文章 个人网站 CSDN 知乎 Python3《机器学习实战》学习笔记(一):k-近邻算法(史诗级干货长文) 代码 第三章:决策树(决策树) 文章 个人网站 CSDN 知乎 Python3《机器学
  3. 所属分类:其它

  1. K-近邻算法KNN学习笔记

  2. 本文来自于biaodianfu,文章介绍了在小程序端,使用腾讯云云智AI应用服务来进行人脸识别检测分析,实现人脸识别等功能。 K近邻法(k-nearestneighbor,k-NN)是1967年由CoverT和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:122kb
    • 提供者:weixin_38684509
  1. 《机器学习实战》kNN学习笔记(一)

  2. 概述 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 优缺点 优点:精度高、对异常值不敏感、唔数据输入假定 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围:数值型和标称型 标称型:标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值,如真与假(标称型目标变量主要用于分类)标称型:标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值,如真与假(标称型目标变量主要用于分类) 数值型:数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值,如0.100,42.001等 (数值型目标变量主要用于回归分析) k-近邻算法的一般流程
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:43kb
    • 提供者:weixin_38723559