knn 方差 - 程序员宅基地

KNN算法（一） KNN算法原理

一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质...

KNN算法详解

标签： python

title: “KNN算法详解” date: 2022-01-01T11:20:23+08:00 lastmod: 2022-01-01T13:20:23+08:00 draft: false tags: [“机器学习”, “KNN”, ‘KD树’] categories: [“机器学习”] author: “玉面蟾蜍” KNN算法...

KNN

标签： knn 方差

KNN算法的结果很大程度上取决于K的选择。算法的三要素：1，K值得选择；2，距离度量的方式；3，分类决策规则 K值的选择：没有一个固定的经验，一般根据样本的分布，选择一个较小的值，可以通过交叉验证选择一个合适...

KNN(K-Nearest Neighbor)简介

标签：机器学习

KNN KNN是一种有监督的学习，是一种常用于分类的算法，是有成熟理论支撑的、较为简单的经典机器学习算法之一。该方法的基本思路是：如果一个待分类样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中K近邻）的样本中的...

机器学习 - KNN、KD树、偏差 and 方差

标签： KNN 距离度量偏差与方差

机器学习 KNN、KD树、偏差 and 方差 KNN 算法步骤距离度量 K 的选取多数表决规则 KNN 特点 KD 树偏差与方差

基于PCA对人脸识别数据降维并建立KNN模型检验

标签：数据集算法 KNN

PCA通过计算数据的协方差矩阵和特征向量，将原始数据投影到一个新的低维空间中，使得数据在该空间中的方差最大化，从而保留最重要的特征信息。通过PCA降维，可以大大减少数据的维度，提高计算效率，同时降低过拟合的...

2-4 经典机器学习算法-K近邻算法KNN，KNN与K-means之间的区别和联系，KNN平衡方差和偏差，Python实现KNN

标签： python 机器学习近邻算法

K近邻算法KNN，KNN与K-means之间的区别和联系，KNN平衡方差和偏差，Python实现KNN 1、什么是K近邻算法(K-NN)? 2、K-NN与K-means之间有什么区别和联系？ 3、在K-NN算法中如何平衡方差和偏差？ 4、在K-NN算法中如何...

KNN（K 邻近算法）相关知识

标签：算法 k_邻近算法 KNN

KNN(K 邻近算法)主要根据特征之间的距离来进行分类的。

KNN均值滤波、KNN中值滤波和均方差滤波

标签： python

我对KNN均值滤波的理解，选取某一像素点，取其中心M*M内的像素值，根据模值去前K个像素，求其平均，这K个像素包含中心点。KNN中值是取前K个值的中值。可能理解有错误，滤波后的结果不是很理想。之前一直觉得自己...

偏差（bias）和方差（variance）——KNN的K值、RF树的数量对bias和variance的影响

1.前言：为什么我们要关心模型的bias和variance？　大家平常在使用机器学习算法训练模型时，都会划分出测试集，用来测试模型的准确率，以此评估训练出模型的好坏。但是，仅在一份测试集上测试，存在偶然性，测试...

python方差特征选择_特征选择-Filter过滤法（方差）

标签： python方差特征选择

3.1.1 方差过滤3.1.1.1 VarianceThreshold这是通过特征本身的方差来筛选特征的类。比如一个特征本身的方差很小，就表示样本在这个特征上基本没有差异，可能特征中的大多数值都一样，甚至整个特征的取值都相同，那这...

集成学习-knn/极大似然估计/方差与偏差/岭回归和Lasso回归原理(DataWhale第二期)

import numpy as np ...seid=4466513966431555719 学自：【B站博主：萌弟AI】 1、简单理解KNN x = np.array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) y = np.array([0,0,1,1]) x,y (array([[1. , 1.1], [1. , 1. ],