一、内容提要今天笔者同样以测井岩性分类为实例，为大家分享一种被称为“最简单的机器学习算法之一”的K-近邻算法(K-NearestNeighbor,KNN)。K-近邻算法（KNN，K-NearestNeighbor）可以用于分类和回归[1]。K-近邻算法，意思是每一个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表，以大多数邻居的特征代表该样本的特征，据此分类[2]。它的优势非常突出：思路简单、易于理解、易于实现，无需参数估计[3]。本期笔者将KNN算法应用在基于测井数据的岩性分类上。下面分为算法简介、实例计算与代码解读三个部分进行讲解。（代码获取方式详见文末）二、算法简介K-近邻算法K-近邻算法的计算过程
准备做一个基于opencv与mediapipe手势关键点检测的软件借鉴了基于opencv与mediapipe手势关键点检测，并使用KNN近邻算法手势识别（石头、剪刀、布）的python代码实现_mediapipe石头剪刀布-CSDN博客在这个博文中，需要实现采集摄像头数据，为了方便实现，做了一个简单的数据采集的程序，可以实现每5秒一次的数据采集，但是标记信息guesture需要手动输入：importcv2importmediapipeasmpimportcsvimportosimporttime#初始化MediaPipe手部模块mp_hands=mp.solutions.handshands=
机器学习（算法篇）完整教程（附代码资料）主要内容讲述：机器学习算法课程定位、目标，K-近邻算法，1.1K-近邻算法简介，1.2k近邻算法api初步使用定位,目标,学习目标,1什么是K-近邻算法,1Scikit-learn工具介绍,2K-近邻算法API,3案例,4小结。K-近邻算法，1.3距离度量学习目标,1欧式距离,2,3切比雪夫距离(ChebyshevDistance)：,4闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)：,5标准化欧氏距离(StandardizedEuclideanDistance)：,6余弦距离(CosineDistance),7汉明距离(HammingDistan
k近邻模型基本思想\(k\)近邻算法还是很直观的，准确的来说它不是一种学习算法，而是一种统计方法，不具备学习过程，一次性就可以给出结果。其本质思想是将特征空间划分成一个个的单元(\(cell\))，其中每个\(cell\)的区域由距离该点比其他点更近的所有点定义，所有的\(cell\)组成了整特征空间。如上图所示：考虑样本\(x_1\)构成的\(cell\)，记作\(cell_{x_1}\)对于\(x_2\)，其距离\(x_3\)比\(x_1\)近，因此，\(x_2\)无法成为\(cell_{x_1}\)中的一员对于\(x_3\)，其距离\(x_2\)比\(x_1\)近，因此，\(x_3\)无
文章目录1.K-近邻算法思想2.K-近邻算法(KNN)概念3.电影类型分析4.KNN算法流程总结5.k近邻算法api初步使用机器学习库scikit-learn1Scikit-learn工具介绍2.安装3.Scikit-learn包含的内容4.K-近邻算法API5.案例5.1步骤分析5.2代码过程1.K-近邻算法思想假如你有一天来到北京，你有一些朋友也在北京居住，你来到北京之后，你也不知道你在北京的哪个区，假如你来到了北京南站。分别问朋友在哪个区，距离多远。根据最近朋友所在区比如丰台区，来判断自己是不是也在丰台区。这就是K近邻算法的思想，根据最近距离来判断你属于哪个类别。根据你的“邻居”来推断出
KNN（K-近邻），全称K-NearestNeighbors，是一种常用的分类算法。KNN算法的历史可以追溯到1957年，当时Cover和Hart提出了“最近邻分类”的概念。但是，这个算法真正得到广泛认知和应用是在1992年，由Altman发表的一篇名为“K-NearestNeighbors”的文章。近年来，随着大数据和机器学习的快速发展，KNN算法因其简单且表现优秀，被广泛应用于各种数据分类问题中。1.算法概述KNN算法的基本原理是：在特征空间中，如果一个样本的最接近的k个邻居中大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。换句话说，KNN算法假设类别是由其邻居决定的。那么，KNN算法判断数
KNN（K-近邻），全称K-NearestNeighbors，是一种常用的分类算法。KNN算法的历史可以追溯到1957年，当时Cover和Hart提出了“最近邻分类”的概念。但是，这个算法真正得到广泛认知和应用是在1992年，由Altman发表的一篇名为“K-NearestNeighbors”的文章。近年来，随着大数据和机器学习的快速发展，KNN算法因其简单且表现优秀，被广泛应用于各种数据分类问题中。1.算法概述KNN算法的基本原理是：在特征空间中，如果一个样本的最接近的k个邻居中大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。换句话说，KNN算法假设类别是由其邻居决定的。那么，KNN算法判断数
🌈个人主页：SarapinesProgrammer🔥 系列专栏：《模式之谜|数据奇迹解码》⏰诗赋清音：云生高巅梦远游，星光点缀碧海愁。山川深邃情难晤，剑气凌云志自修。目录🌌1初识模式识别🌌2 K-近邻法🌍2.1研究目的🌍2.2研究环境🌍2.3 研究内容🌕2.3.1算法原理介绍🌕2.3.2 实验步骤🌕2.3.3 实验结果🌍2.4研究体会📝总结🌌1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习，从中提取模式并做出决策的技术。这一领域涵盖了多种技术和方法，可用于处理各种类型的数据，包括图像、语音、文本等。以下是一些常见的模式识别技术：图像识别：计算机视觉：使用计算机和算法模拟人类视觉，使机器能
什么是K近邻（KNN）K近邻(KNN，K-NearestNeighbors)是最简单的机器学习算法之一，可用于回归和分类。KNN是一种“惰性”学习算法，从技术上讲，它不训练模型来进行预测。K近邻的逻辑是，假设有一个观测值，这个观测值被预测属于离它k个最近观测值中所占比例最大的那一个类。KNN方法是直接尝试使用实际数据来近似条件期望。对于回归，预测值是K个邻居的均值，估计量（estimator）为f^(x)=Average[yi∣xi∈Nk(x)]\hat{f}(x)=Average[y_i|x_i\inN_k(x)]f^(x)=Average[yi∣xi∈Nk(x)]Nk(x)N_k(
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法，以及人的经验。对算法本身的理解越深入，对实现算法的过程了解越详细，积累了越多的调优经验，就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法，就是设置了一系列超参数之后，用训练集来训练并用验证集来检验，多次重复以上过程，取效果最好的超参数。训练数据的划分可以采用保持法，也可以采用K-折交叉验证法。超参数调优的试验方法主要有两种：网格搜索和随机搜索。网格搜索网格搜索法将各超参数形成的空间划分为若干小空间，在每一个小空间上取一组值作为代表进行试验。取效果最好的那组值作为最终的超参数值。这种暴力的方法，只适合于小样
