定义K最近邻(k-NearestNeighbor，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：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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。K近邻距离的计算在KNN中，通过计算对象间距离来作为各个对象之间的非相似性指标，距离一般使用欧氏距离或曼哈顿距离：
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2019-02-02 10:41:45
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一.看看Polar SI9000阻抗模型图片交互效果 鼠标点击阻抗模型图片某个像素点, 它可以实现找到离它最近的阻抗参数的文字并用红色框选出来, 并且可以识别文字是哪一个阻抗参数. 二.解决方法思路 三.找最近邻 点击像素点位置，找出离它最近的一个黑色像素点位置 1.【圈】的遍历方式按下图方式进行 ...
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2019-02-01 18:07:04
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K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)算法是一种监督式的分类方法，但是，它并不存在单独的训练过程，在分类方法中属于惰性学习法，也就是说，当给定一个训练数据集时，惰性学习法简单地存储或稍加处理，并一直等待，直到给定一个检验数据集时，才开始构造模型，以便根据已存储的训练数据集的相似性对检 ...
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2019-01-02 10:39:54
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如果你之前没有学习过K最近邻算法，那今天几张图，让你明白什么是K最近邻算法。 先来一张图，请分辨它是什么水果 很多同学不假思索，直接回答：“菠萝”！！！ 仔细看看同学们，这是菠萝么？那再看下边这这张图。 这两个水果又是什么呢？ 这就是菠萝与凤梨的故事，下边即将用菠萝和凤梨，给大家讲述怎么用一个算法来 ...
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2018-12-30 16:21:01
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转自：https://www.cnblogs.com/Rosanna/p/3615507.html K-近邻和最近邻（K=1）是模式识别中常用的分类方法，K-近邻算法思想是找到与当前样本相邻的K个有标签样本，然后通过投票决定此样本的类别。例如下图中如何分类未知的绿色圆圈呢？ 例如我们可以取K=3个临 ...
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2018-12-23 11:24:58
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转：http://www.cnblogs.com/swordfall/p/9517988.html 常见分类模型与算法 1. 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 ...
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2018-12-08 19:41:03
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一、图像放大和缩小 利用Python OpenCV中的 cv.resize(源，目标，变换方法)就可以实现变换为想要的尺寸了 源文件：就不用说了 目标：你可以对图像进行倍数的放大和缩小 也可以直接的输入尺寸大小 变换的方法： CV_INTER_NN - 最近邻插值 CV_INTER_LINEAR - ...
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2018-12-03 11:14:25
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最近邻算法 NearestNeighbors （最近邻）实现了 unsupervised nearest neighbors learning（无监督的最近邻学习）。 它为三种不同的最近邻算法提供统一的接口：BallTree, KDTree, 还有基于 sklearn.metrics.pairwis ...
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2018-11-16 22:29:00
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协同过滤推荐的主要思想：利用已有用户群过去的行为或意见预测当前用户最可能喜欢哪些东西或对哪些东西感兴趣。 纯粹的协同过滤方法的输入数据只有给定的用户—物品评分矩阵，输出数据一般有以下几种类型： 2.1 基于用户的最近邻推荐 它的主要思想：首先，给定一个评分数据集和当前用户的id作为输入，找出与当前用 ...
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2018-11-16 13:20:20
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原文链接：https://riboseyim.github.io/2018/02/10/Machine Learning Algorithms/ 摘要 机器学习算法分类：监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习 基本的机器学习算法：线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策 ...
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2018-11-15 12:02:21
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