基于OpenCV的KNN算法实现手写数字识别 一、数据预处理 (1000, 2000) 50 (50, 100, 20, 20) (2500, 400) 二、knn算法预测 True 2439 识别测试数据的准确率为： 0.9756 三、导入图片预测 (1, 400) 识别出的数字为： 9.0 (2 ...
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2020-05-07 19:21:45
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layout: post title: "推荐算法-协同过滤推荐算法" date: 2020-4-13 9:00:00 categories: [Algorithm] excerpt: "协同过滤推荐算法简介，参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/40463528" 协同过滤 ...
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2020-04-13 19:53:21
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''' KNN 近邻算法，有监督学习算法 用于分类和回归 思路: 1.在样本空间中查找 k 个最相似或者距离最近的样本 2.根据这 k 个最相似的样本对未知样本进行分类 步骤： 1.对数据进行预处理 提取特征向量，对原来的数据重新表达 2.确定距离计算公式 计算已知样本空间中所有样本与未知样本的距离 ...
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2020-04-10 11:57:22
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数据挖掘 K 近邻算法 [toc] 1. K 近邻算法概述 1.1 K 近邻算法介绍 1.1.1 KNN算法作用 KNN（K Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出 ...
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2020-04-04 11:31:00
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KNN（K-Nearest Neighbors）算法，又称K近邻算法，单从字面意思我们就能知道，这个算法肯定是和距离有关的。 KNN算法的核心思想： 在一个特征空间中，如果某个样本身边和他最相邻的K个样本大多都属于一个类别，那么这个样本在很大程度上也属于这个类别，且该样本同样具有这个类别的特性。 其 ...
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2020-03-26 21:18:36
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本文始发于个人公众号： TechFlow ，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第12篇文章，我们一起来看下Kmeans聚类算法。 在上一篇文章当中我们讨论了KNN算法，KNN算法非常形象，通过距离公式找到最近的K个邻居，通过邻居的结果来推测当前的结果。今天我们要来看的算法同样非常直观，也是最经 ...
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2020-03-18 09:47:48
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python实现KNN算法的全体流程代码#1-1KNN算法的原理底层代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #导入相应的数据可视化模块raw_data_X=[[3.393533211,2.331273381], [3.110073483 ...
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2020-03-16 21:52:05
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学习机器学习算法，最难的不是算法及公式推导的学习，因为这些很多都是成熟的现成的，有代码例子可以直接使用。最难的是将算法应用到实际的项目当中。 1. 算法概念 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在 ...
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2020-03-10 12:16:06
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一、KNN KNN是一种分类算法，它不具有显式的学习过程。对应的输入是特征空间的点，输出为实例的类别，可以是多类别。 1.算法思路 如果一个样本在特征空间中的k个最邻近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也划分为这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据 ...
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2020-02-27 12:54:24
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