K-means1、K-means是非监督学习，解决的是聚类问题，k表示聚成k类； KNN 是一种监督学习算法，解决的是分类问题，K表示K个邻居。2、K-means的工作原理 1)选取K个点作为初始类中心点，这些点一般是随机抽取的 2）将每个点分配到最近的类中心点，这样就形成了K个类，然后重新计算每个 ...
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2020-11-04 19:02:16
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https://mp.weixin.qq.com/s/_m0naPXtms4oW3X_qPx3hABy超神经场景描述：要问什么水果和夏天最搭，答案一定是西瓜。作为西瓜生产与消费大国，中国在2018年以全世界20%的人口消耗掉全世界70%的西瓜，人均100斤。如何挑选最甜的瓜，也成了「吃瓜群众」十分关心的问题。一位浙江大学的博士，用机器学习的方法判断西瓜的成熟度，十分接地气。关键词：西瓜声学特征检测
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2020-09-18 12:12:45
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Matlab建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线 ...
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2020-09-17 21:23:42
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手写数字数据集是个非常有名的用于图像识别的数据集。数字识别的过程就是将这些图片与分类结果0-9一一对应起来。我们可以直接从sklearn中加载自带的手写数字数据集： from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn i ...
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2020-09-12 21:38:04
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超参数和模型参数 如何寻找最好的超参数？ 1.领域知识 2.经验数值 3.实验搜索 也可以设置程序对k值进行筛选： 可以看出，对于手写数字数据集来说，最好的k值是4. （如果获得的最好k值在循环边界处，那么需要稍微拓展一下搜索范围，可能会找到更好的k值） knn算法还有一个重要的超参数就是——距离权 ...
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2020-07-16 12:24:54
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验证码如上所示 100*30 下面咱们开始神奇的旅程 下载批量验证码图片数据集用来训练 此验证码比较简单就下载了500 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author: zhibo.wang # E-mail: gm.zhibo.wang@ ...
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2020-07-14 16:26:11
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一、概述 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，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻 近的k个实例，如果这k个实例的多数属于某个类别，那么 ...
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2020-07-11 17:13:58
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图像分类 KNN算法 KNN算法可用于图像分类，且根据K值的不同，分割边界也会受到比较大的影响。 KNN并不常用于如今的图像分类，原因主要有两点： 没有显式的训练过程，测试时每个测试样本点需要遍历所有样本点，找到K个最近邻的点，以确定分类。 距离计算标准（欧几里得、曼哈顿距离）公式在比较图像上并不适 ...
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2020-06-30 22:30:12
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1. 数据挖掘需要哪些基本的技术 统计学知识和技术（Statistical Techniques） 可视化的画图展示技术（Visualization Tchniques）：比如可以利用相关软件来画出柱状图、散点图等等 一些常用的数据挖掘技术. KNN K紧邻算法 常用数据挖掘建模技术 2.常用数据挖 ...
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2020-06-27 17:30:38
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1. KNN原理 KNN（k-Nearest Neighbour）：K-近邻算法，主要思想可以归结为一个成语：物以类聚 1.1 工作原理 给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的 k （k <= 20）个实例，这 k 个实例的多数属于某个类， 就把该输入实例分为这个类。 ...
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2020-06-17 20:30:15
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