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机器学习(06)——K近附算法实战
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 ...
分类:编程语言   时间:2020-03-10 12:16:06    阅读次数:60
机器学习之初识KNN算法——针对泰坦尼克号生存记录建模的两种方法
机器学习之初识KNN实战分析
分类:编程语言   时间:2020-03-08 10:00:09    阅读次数:66
16、编译安装ansible
16.1、python版本说明:Ansible是一种批量部署工具,现在运维人员用的最多的三种开源集中化管理工具有:puppet,saltstack,ansible,各有各的优缺点,其中saltstack和ansible都是用python开发的。ansible其实准确的说只提供了一个框架,它要基于很多... ...
分类:其他好文   时间:2020-03-02 19:03:28    阅读次数:81
承接TensorFlow深度学习代做pytorch图像处理
无监督预训练网络 卷积神经网络 循环神经网络 递归神经网络 机器学习,深度学习代做 图像处理 代做机器学习深度学习算法 knn kmeans 聚类分析 图像识别 图像分割 超分辨率图像算法分析 常见深度学习算法LeNet AlexNet SPPNet等等 vx:wxid910000 扣扣:27738 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-01 14:47:53    阅读次数:74
KNN 和K-means
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 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-27 12:54:24    阅读次数:109
【ML-9】支持向量机--实验scitit-learn SVM
目录 scitit-learn SVM API说明 鸢尾花SVM特征分类 鸢尾花数据不同分类器准确率比较 不同SVM核函数效果比较 异常值检测(OneClassSVM) 分类问题总结 一、scitit-learn SVM API说明 1.1 算法库概述分类算法 svm.SVC API说明:也可见另一... ...
分类:其他好文   时间:2020-02-24 00:20:34    阅读次数:113
人工智能--第二天--KNN算法
一、概述 1.概念:K近邻(k-Nearest Neighbor, 简称KNN)算法是一种非常简单的机器学习监督算法。 2.主要思想:即时给定一个训练数据集,对于新的数据样本,在训练集中找到与该样本最邻近的k个样本,统计这k个样本的多数所属类,就把这个样本归结到这个所属类中。 3.根据维基百科的图解 ...
分类:编程语言   时间:2020-02-23 14:42:46    阅读次数:66
KNN算法
机器学习实战之K-近邻算法: KNN算法,就是在已知数据集中,计算出离输入的需要预测的点最接近的K个点,然后通过这最近的K个点中哪种分类所占比最高,该预测点就是哪一种分类。 from numpy import * import operator import matplotlib import ma ...
分类:编程语言   时间:2020-02-19 18:49:49    阅读次数:66
机器学习算法的基本知识(使用Python和R代码)
本篇文章是原文的译文,然后自己对其中做了一些修改和添加内容(随机森林和降维算法)。文章简洁地介绍了机器学习的主要算法和一些伪代码,对于初学者有很大帮助,是一篇不错的总结文章,后期可以通过文中提到的算法展开去做一些实际问题。Google的自驾车和机器人得到了很多新闻,但公司的真正未来是机器学习,这种技... ...
分类:编程语言   时间:2020-02-18 16:39:58    阅读次数:110
运动对象检测和描述
运动图像检测 基于背景减法 "目标跟踪,背景分割器:KNN、MOG2和GMG" "Basic motion detection and tracking with Python and OpenCV" " 使用背景减除进行目标检测" "用 OpenCV 实现多目标追踪(C++/Python)" 通过 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-10 22:51:09    阅读次数:88
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