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沙龙
2
回答
K
近邻
算法
python
、
这是我的
k
近邻
算法的代码: of the
k
-nearest neighbours'''return max(set(lst), key=lst.count) def findKnn(
k</em
浏览 5
提问于2013-11-18
得票数 3
2
回答
垂直/水平最近的R-树框
、
、
我正在用
python
中的包进行实验。虽然有一种方法可以进行最
近邻
搜索,但是是否有一种方法可以根据垂直/水平距离分别生成
K
个
近邻
呢?
浏览 11
提问于2015-04-24
得票数 1
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1
回答
K
近邻
算法在现实生活中经常使用吗?
、
我正在通过“
Python
机器学习入门:数据科学家指南”一书来教自己机器学习,我现在在
k
近邻
部分。作者指出,由于“预测速度慢,不能处理多个特征”,该算法在实际生活中很少使用。然而,在许多文章中,
k
近邻
被提到是数据科学家最流行的算法之一。有人能在这里给我解释一下吗?
浏览 2
提问于2018-12-10
得票数 0
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4
回答
python
中的
k
近邻
、
、
我想计算
python
中的
K
近邻
。我应该使用什么库?
浏览 1
提问于2011-04-06
得票数 13
回答已采纳
1
回答
通过SciPy (stats)计算随机变量熵的问题
、
、
因此,有没有办法计算我的观察结果在
Python
上再次出现的经验概率(理想情况下,可以选择特定的存储箱,或者选择一定范围的值)?此外,我已经尝试寻找
Python
包无数个小时,它专门用于计算随机变量熵、联合熵、互信息等,作为SciPy的熵选项(简单地比较)的替代方案,但大多数似乎都过时了(我目前使用
Python
3.5),因此谁知道有什么好的包可以与我当前版本的
Python
兼容?
浏览 70
提问于2017-03-12
得票数 0
1
回答
获取
k
-倒数
近邻
、
关于我问题的背景信息:
浏览 1
提问于2019-06-10
得票数 4
2
回答
使用
python
numpy查找3d空间中某点的
k
个最
近邻
域
、
、
[xn,yn,zn]]例如,P1的
k
个最
近邻
居可以是P2、P3、P4、P5、P6,而P2的
k
近邻
可以是P100、P150、P2等。如何在
python
中做到这一点呢?
浏览 4
提问于2018-01-18
得票数 3
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1
回答
K
近邻
K
-最
近邻
算法是一种判别分类器还是生成分类器?我对此的第一个想法是,它是生成的,因为它实际上使用Bayes定理来计算后验。进一步研究,它似乎是一种判别模型。但我找不到解释。
浏览 0
提问于2014-12-13
得票数 4
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1
回答
K
近邻
、
(x.test, y.test) knn(train.df, test.df, cl,
k
=
浏览 2
提问于2016-10-02
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Scikit-学习KNN(
K
近邻
)使用Apache Spark并行化
、
、
、
、
我一直在使用
Python
和
Python
的Scikit- learning机器学习API研究机器学习KNN (
K
近邻
)算法。我已经使用
python
和Scikit-learn创建了带有玩具数据集的示例代码,并且我的KNN工作得很好。您能让我知道如何使用Apache Spark和Scikit-learn API的
K
近邻
来实现和提高性能吗? 提前感谢!!
浏览 0
提问于2016-06-12
得票数 1
1
回答
个性化协同过滤
、
、
、
我已经用
Python
惊喜库测试了基于用户的协作过滤( CF )和基于项的CF。然而,我想测试一种协作过滤(用户和项目)方法,其中最近的邻居要确定的不是基于相似的评级。具体而言,我想: 凌驾于
浏览 2
提问于2018-05-25
得票数 0
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1
回答
python
中KNN的并行工作
、
、
、
、
我有一个问题,与
python
的并行工作有关。适当的代码是什么?
浏览 0
提问于2022-04-23
得票数 0
2
回答
python
中的
k
最
近邻
、
、
recent call last): knn.fit(train, label) File "C:\
Python
27\lib\site-packages\sklearn\neighbors\base.py", line 126, in _fit raise
浏览 0
提问于2013-03-31
得票数 1
2
回答
numpy中不带循环的类标签求和
、
我有一个矩阵,它代表到一组点的
k
近邻
的距离,还有一个最
近邻
的类标签矩阵。( N-by-
k
矩阵)# N = 2# number of classes = 3
K
_val = np.array([[
浏览 7
提问于2014-12-26
得票数 2
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1
回答
学习:为什么我们需要目标数据与训练数据具有相同的大小?
、
我对ML非常陌生,我正在学习使用
python
的
k
-最
近邻
分类器。training = [[1], [4], [3]]为什么这不合理?
浏览 1
提问于2022-08-09
得票数 -1
1
回答
纯
Python
中的
K
近邻
、
coords: Coordinates ''' classification-
k
: The number of closest neighbors to be us
浏览 0
提问于2018-07-09
得票数 4
回答已采纳
2
回答
什么是模型架构和训练参数?
我正在研究一些机器学习方法,比如
Python
中的支持向量机,
K
最
近邻
和隔离森林,但是我有一个问题,关于这些方法的模型架构和训练参数是什么意思?
浏览 0
提问于2020-03-10
得票数 0
1
回答
K
近邻
问题
、
、
、
嗨,我很难理解
K
近邻
算法的工作原理,特别是当我试图在代码中实现它的时候。我用R实现了这一点,但我只是想知道它的工作原理,我更担心的不是代码,而是进程。2.在开始的情况下,我想要1个最
近邻
分类,我是否只存储到sampleToBeClassified距离最小的变量?
浏览 3
提问于2014-04-03
得票数 0
1
回答
如何使用
Python
使用最
近邻
算法对数据进行分类?
、
我需要使用(我希望)最
近邻
算法对一些数据进行分类。我用谷歌搜索了这个问题,找到了很多库(包括PyML、mlPy和Orange),但我不确定从哪里开始。 我应该如何使用
Python
实现
k
-NN?
浏览 1
提问于2011-09-07
得票数 43
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4
回答
K
近邻
算法
、
、
使用KNN算法,比如
k
=5。现在我尝试通过获取一个未知对象的5个最
近邻
居来对其进行分类。如果在确定了4个最近的邻居之后,接下来的2个(或更多)最近的对象具有相同的距离,该怎么办?这2个或更多的对象中的哪一个应该被选为第五个最
近邻
居?
浏览 0
提问于2011-02-04
得票数 25
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