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2
回答
Knn
算法
的工作
原理
、
、
当我开始理解这个
算法
时,我不太明白它应该如何工作。我有一个数据集,我有需要分类的新数据。
浏览 0
提问于2018-05-02
得票数 2
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2
回答
概率
kNN
与朴素贝叶斯的区别
、
、
、
、
我试图修改一个标准的
kNN
算法
,以获得属于类的概率,而不是通常的分类。我还没有发现很多关于概率
kNN
的信息,但据我所知,它的工作
原理
类似于
kNN
,其不同之处在于它计算了给定半径内每个类的示例百分比。所以我想知道,朴素贝叶斯和概率
kNN
有什么区别?我只注意到朴素的贝叶斯考虑到了先前的可能性,而PkNN却没有。我搞错了吗? 提前感谢!
浏览 4
提问于2016-05-01
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2
回答
获取使用
kNN
进行的预测的Shap值
如果我想要获得具有n个变量的
kNN
分类器的核SHAP的Shap值,我是否必须重新计算2^n次预测? (我使用的不是python,而是MATLAB,所以我需要知道
算法
的内部
原理
)
浏览 75
提问于2020-06-05
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2
回答
sklearn.neighbors.NearestNeighbors -
knn
用于无监督学习?
、
、
从基本理论上看,
knn
是一种有监督的
算法
,而k-均值是一种无监督的
算法
。stable/modules/generated/sklearn.neighbors.NearestNeighbors.html#sklearn.neighbors.NearestNeighbors)的
KNN
在SkLearn,这个无监督的
knn
到底是什么版本?如果是的话,它是如何被无监督的,因为根据定义,
knn
是受监督的? 如果不
浏览 0
提问于2018-07-05
得票数 4
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1
回答
在R中调整
knn
中的K训练()命令
、
、
我正在尝试使用
knn
算法
进行分类。我的问题是如何调整
算法
使用的邻居数量?如何在命令中调整此参数?species_
knn
= train(species ~., method= "
knn
", data = species, trControl=trainControl(method = 'cv',
浏览 2
提问于2018-01-07
得票数 2
1
回答
泡菜懒人
、
、
、
、
(要求资料私隐问题)*
knn
.fit(Xtrain, Ytrain) 占用的空间为238744字节 而其他
算法
(
浏览 2
提问于2020-07-06
得票数 1
1
回答
滑雪板中learning_curve函数估计参数的值应该是多少?
、
、
、
、
我试着做一个学习曲线,我想使用的
算法
是
knn
算法
。对此,估计量的值应该是多少。它的可能值或选项不在文档中(我也不确定它是否应该存在)。ca','thal'] train_size, train_scores, validation_scores = learning_curve(estimator =
KNN
[features], y=dataset[target], train_size=train_sizes, cv=5, scoring
浏览 0
提问于2018-07-03
得票数 0
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1
回答
kNN
-如何根据计算的距离在训练矩阵中找到最近的邻居
、
、
、
我正在尝试用python实现k-最近邻
算法
。最后,我得到了以下代码。但是,我很难找到最近的邻居的索引。下面的函数将返回距离矩阵。但是,我需要在features_train (
算法
的输入矩阵)中获取这些邻居的索引。, query_house)) for i in range(k,len(feature_matrix)):[d]: dist2
kNN
= np.inse
浏览 0
提问于2016-10-18
得票数 0
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1
回答
knn
算法
- TypeError: manhattan_dist()缺少1个必需的位置参数
、
我的
knn
算法
python脚本有问题。我用曼哈顿
算法
更改了
算法
中使用的度量。[:, 36].values y_pred =
kn
浏览 45
提问于2020-10-19
得票数 0
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1
回答
图聚类
算法
在(著名)虹膜数据集上的应用
、
、
、
、
我的问题涉及图聚类
算法
的应用。大多数情况下,我看到图形是通过使用数据中的节点和边来创建的。例如,假设我们有社交媒体数据:数据中的每个个体都可以表示为一个节点,而个体之间的关系可以表示为边。使用这些信息,我们可以构建一个图,然后在该图上执行图聚类
算法
(例如,Louvain聚类)。我的问题是:假设我们采用著名的Iris数据,并删除响应变量(“物
浏览 5
提问于2020-08-25
得票数 2
1
回答
使用ELKI MiniGUI创建空间
KNN
,用于属性值的空间孤立点检测.
、
、
、
、
我很难使用ELKI MiniGUI运行空间异常点检测
算法
。许多
算法
对于数据库中的每个对象都需要一个
KNN
列表。似乎首先需要从空间坐标数据库创建
KNN
标签列表,而不包括属性。然后,假设空间孤立点检测
算法
与空间
KNN
的外部文件一起运行在属性数据库中。 我的Java经验有限,所以我希望在命令行中使用ELKI,并使用MiniGUI为每个任务组装代码。但是,使用MiniGUI,我只能创建或实现外部文件: 1)三角距离矩阵;2)
KNN
距离顺序,它似乎将对象本身作为
KNN<
浏览 4
提问于2014-02-04
得票数 1
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2
回答
需要在
KNN
中进行交叉验证
、
我读到在
KNN
算法
中我们需要交叉验证,因为我们从
KNN
的训练测试中发现的K值可能无法对未见数据进行泛化。给出的逻辑是,在求K值时使用测试数据集,因此
KNN
-
算法
具有测试数据集的信息,因为K是通过测试数据集发现的。这和看不见的数据不一样。但是是的,K值是从测试数据集中找到的,因此我们得到了我们的
KNN
算法
,但是对测试数据的测试是在不知道测试数据的情况下进行的,而且是的,我们从中选择了K,但是不管我们是否选择了k,
KNN
给出了对测试数据的这种盲的准确性
浏览 0
提问于2022-01-09
得票数 0
1
回答
K-最近的邻居-有多少个参考点/特征?
、
、
、
我想使用
KNN
创建一个训练模型(我也会使用其他ML模型),但我只是想知道. 我有大约6个特性,总共有60.000 (6万)个参考点(因此,我每个特性大约有10.000个参考点)。我知道,从计算的角度来看,这并不理想(对于像
KNN
这样的
算法
),所以我应该使用KD-树(或者
KNN
可以用于这几个特征/参考点)吗?因为.。我知道其他(监督) ML
算法
可能更有效,但
KNN
只是我将要使用的
算法
之一。
浏览 10
提问于2022-11-10
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3
回答
支持向量机vs K近邻
、
、
我有一个使用
KNN
算法
的classify.By数据集,我得到了90%的准确率,但通过使用支持向量机,我只能获得超过70%的准确率。支持向量机不比
KNN
好吗?我知道这可能是愚蠢的问题,但是,支持向量机的参数是什么,它将给出近乎
KNN
算法
的近似结果。我在matlab R2008上使用libsvm包。
浏览 1
提问于2013-10-17
得票数 7
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1
回答
Weka中的
KNN
算法
在大型数据集上从未完成
、
、
、
、
用决策树J48
算法
和朴素贝叶斯
算法
分别在10 ~ 30 min内完成,取得了良好的效果。当我通过
KNN
算法
运行相同的数据并且它从未完成分析时,它不会出错,它只是永远运行。当我在较小的样本数据集(如iris.arff )上运行相同的
KNN
算法
时,它毫不费力地结束了。下面是
KNN
参数的设置:"-K 1 -W 0 -A \"weka.core.neighboursearch.KDTree -A \"weka.core.EuclideanDista
浏览 2
提问于2013-11-26
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1
回答
确定分类问题的最佳
算法
、
、
、
我的任务是编写一个
算法
来预测数据点(30,男性,白人等)年收入将超过50000美元。我正在寻找一种
算法
,它在python中实现起来相对简单(大约和
KNN
一样难),并且很可能达到很好的准确性。如果
KNN
是最好的选择,那么为了进行比较,哪种
算法
最容易实现?
浏览 0
提问于2019-05-01
得票数 1
3
回答
如何在R中安装k近邻
、
还有其他可以支持
knn
.dist或
knn
.predict的包吗?
浏览 0
提问于2012-10-20
得票数 1
回答已采纳
1
回答
从UMAP连通性计算邻接矩阵?
、
、
、
、
从
knn
-图中,我们可以使用以下参数来计算附加矩阵:
knn
= kneighbors_graph(df.values, n_neighbors, metric = metric,
knn
= pd.DataFrame(
knn
, columns =ids, index = ids) 这给出了
KNN
-邻居的邻接矩阵?同样,我们如
浏览 3
提问于2021-10-17
得票数 1
1
回答
嵌入式平台OpenCV的特征检测
、
、
、
、
我正在使用OpenCV库,到目前为止,我使用的是包含在OpenCV中的特征检测
算法
。 我尝试了不同的关键点提取和描述
算法
: SIFT,冲浪,ORB。然后,我尝试使用不同的
算法
来提取关键点,然后进行描述。第一种方法是采用快速
算法
提取关键点,然后对ORB或SURF进行描述,结果不太好且不存在旋转不变量,然后尝试混合其他
算法
。
浏览 2
提问于2016-10-08
得票数 1
1
回答
如何使用cosine_similarity运行
KNN
?
、
、
我试图使用cosine_similarity运行
KNN
Classifier,但没有成功。from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
knn
= KNeighborsClassifier(n_neighbors=10, metric如何使用
KNN
Classifier在这个数据集(x有4个特性)上运行cosine_similarity?
浏览 0
提问于2021-07-03
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